tensorflowjs对象检测coco ssd配置文件max_total_detections说明

TensorFlow.js是一个用于在浏览器和Node.js中进行机器学习的开源JavaScript库。它允许开发者使用JavaScript编写和训练机器学习模型，并在浏览器中进行推理和预测。TensorFlow.js提供了一系列预训练的模型，其中包括了对象检测模型。

COCO SSD（Common Objects in Context Single Shot MultiBox Detector）是一个用于对象检测的预训练模型，可以识别图像中的多个常见物体。在TensorFlow.js中，COCO SSD模型的配置文件用于指定模型的参数和行为。

max_total_detections是COCO SSD模型配置文件中的一个参数，用于控制模型在单个图像中最多检测到的对象数量。该参数的值决定了模型的检测能力和速度之间的权衡。较大的值可以提高模型的检测能力，但可能会降低推理速度。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云AI智能图像服务。该服务提供了丰富的图像处理和分析功能，包括对象检测、图像标签、人脸识别等。通过使用腾讯云AI智能图像服务，开发者可以方便地集成对象检测功能到自己的应用中。

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ssd实时多物体检测,此时需要用到coco-ssd的模型库，可以得到识别结果信息和位置信息图片后续可以自己训练模型识别白纸和简笔画图形 2）也可以直接用tf.loadGraphModel加载自己训练的实物检测模型...小样本训练模型，具体获取路径为 https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/coco-ssd 图片 https://github.com...2、转换模型当需要在网页上检测时就需要把上面生成的.h5后缀的Keras模型转换格式为以下两种tensorflowjs支持的模型 LayersModel 和 GraphModels 的主要区别在于：...ssd的模型格式为graphModel，需要用cocoSsd.load()来读取模型数据，cocoSsd对应库为@tensorflow-models/coco-ssd 处理图形数据的方式为 tf.tidy...的介绍， https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/coco-ssd 并且可实现原始模型数据转换对应格式的模型，如转换为graphModel

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MODEL_NAME = 'ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017' MODEL_FILE = MODEL_NAME + '.tar.gz' DOWNLOAD_BASE = '...接下来，在主对象检测目录中创建一个训练目录。...五、训练自定义对象检测器欢迎阅读 TensorFlow 对象检测 API 系列教程的第 5 部分。在本教程的这一部分，我们将训练我们的对象检测模型，来检测我们的自定义对象。.../ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017.tar.gz 你可以查看一些其他检查点选项，来从这里起步。...为了使用模型来检测事物，我们需要导出图形，所以在下一个教程中，我们将导出图形，然后测试模型。六、测试自定义对象检测器欢迎阅读 TensorFlow 对象检测 API 教程系列的第 6 部分。

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跨出前端智能化的第一步-tensorflow的应用

… 3、车辆识别：www.bilibili.com/video/BV1si… 4、人物识别：www.bilibili.com/video/BV1Es… 5、卫星船舶检测 www.bilibili.com...目前使用的是（训练容易/导出的文件不算太大）：SSD MobileNet V2 FPNLite 640x640 选择模型的时候需要考虑以下几点：识别速度；识别准确率；训练难度（尺寸越大训练难度越大...六、导出并转换模型给前端使用（浏览器/node环境） exporter_main_v2.py 导出saved_model；记得pip install tensorflowjs，然后使用tensorflowjs_converter...转换成前端可用模型参考coco-ssd的模型导入与识别：github.com/tensorflow/… 注意：后面其实就是通过@tensorflow/tfjs-core等库进行模型加载和图片识别了，也可以参考我这个库...、敏感图片/视频识别、智能家居、物联领域的环境安全检测等大屏通过手势进行互动，想想都觉得很酷，而且实现起来也没有那么难。

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TensorFlow 目标检测模型转换为 OpenCV DNN 可调用格式

基于 COCO 数据训练的模型 Model name Speed (ms) COCO mAP[^1] Outputs ssd_mobilenet_v1_coco 30 21 Boxes ssd_mobilenet_v1...☆ 29 16 Boxes ssd_mobilenet_v1_ppn_coco ☆ 26 20 Boxes ssd_mobilenet_v1_fpn_coco ☆ 56 32 Boxes ssd_resnet...TensorFlow 目标检测模型转换为 DNN 可调用格式 OpenCV DNN 模块调用 TensorFlow 训练的目标检测模型时，需要一个额外的配置文件，其主要是基于与 protocol buffers...DNN 已可直接调用检测模型 OpenCV 中已经提供的 TensorFlow 目标检测模型和配置文件有： Model Version MobileNet-SSD v1 2017_11_17 weights...DNN 目标检测 - SSD 例示与 TensorFLow 目标检测 API -SSD 例示一样，检测测试下基于 OpenCV DNN 的 SSD 目标检测. [1] - 首先进行模型转换，如： python3

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干货 | tensorflow模型导出与OpenCV DNN中使用

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在应用中的检测的屏幕截图 Tensorflow对象检测API 这个程序包是TensorFlow对对象检测问题的响应——也就是说，在一个框架中检测实际对象(皮卡丘)的过程。...因此，TensorFlow提供了几个配置文件（下方），只需要很少的更改就可以使其在新的训练环境中工作。我使用的模型是ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017。..._coco_11_06_2017模型：http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v1_coco_11_06..._2017.tar.gz 在我的训练中，我使用了配置文件ssd_mobilenet_v1_pets.config作为一个起点。.../samples/configs/ssd_mobilenet_v1_pets.config 我不会细讲配置文件的每一个细节，不过，我想解释一下SSD和MobileNet是什么意思。

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因此，如果你正在使用预先训练的深度学习对象检测器供OpenCV使用，可能需要考虑使用SSD算法而不是YOLO算法。...图10：在我的书“使用Python进行计算机视觉的深度学习”中，我介绍了多种对象检测算法，包括faster R-CNN、SSD、RetinaNet。...书中讲述了如何创建对象检测图像数据集、训练对象检测器并进行预测。在本教程中，使用的YOLO模型是在COCO数据集上预先训练的.。...）；检测图像和视频流中武器；书中的所有目标检测章节都包含对算法和代码的详细说明，确保你能够成功训练自己的对象检测器。...对于使用OpenCV和Python在CPU上进行基于实时深度学习的对象检测，你可能需要考虑使用SSD算法。

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目标检测 | 丰富特征导向Refinement Network用于目标检测（附github源码）

对于MS COCO测试上的320×320输入，新的检测器在单尺度推理的情况下以33.2的COCO AP达到了最先进的一阶段检测精度，操作是在一个Titan XP GPU上以21毫秒运行的。...第二个关键问题是在训练SSD检测器期间遇到的前景类-背景类不平衡问题。...它使用多尺度表示来检测金字塔层次结构中的对象。在这样的层次结构中，浅层有助于预测较小的对象，而较深的层则有助于检测较大的对象。新方法基于标准SSD，因为它具有卓越的准确性和高速度。...对象性模块通过多尺度上下文信息增强了SSD的特征，并标识了可能的物体位置（客观性）。使用多尺度上下文信息增强特征可以提高对于小目标的性能，而FGRM使用对象性预测来解决类不平衡问题。...MS COCO test-dev2015的测试结果对于所有80个COCO对象类别，在RefineDet（左侧）和新的检测器（右侧）之间进行了误差分析。

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使用Tensorflow Object Detection API实现对象检测

一：预训练模型介绍 Tensorflow Object Detection API自从发布以来，其提供预训练模型也是不断更新发布，功能越来越强大，对常见的物体几乎都可以做到实时准确的检测，对应用场景相对简单的视频分析与对象检测提供了极大的方便与更多的技术方案选择...checkpoint）文件（odel.ckpt.data-00000-of-00001, model.ckpt.index, model.ckpt.meta）冻结图协议包含作为常量的权重数据一个config的配置文件...基于COCO数据集训练的模型名称、运行速度、mAP指标及输出列表如下： ?...二：使用模型实现对象检测这里我们使用ssd_mobilenet模型，基于COCO数据集训练生成的，支持90个分类物体对象检测，首先需要读取模型文件，代码如下 tar_file = tarfile.open...- 检测人与书 ?

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目标检测：速度和准确性比较（Fater R-CNN，R-FCN，SSD，FPN，RetinaNet和YOLOv3）

SSD （SSD300 *和SSD512 *对小对象应用数据增强以改善mAP。）性能： ?...COCO数据集上的结果在最近几年中，许多结果都是使用COCO目标检测数据集专门测量的。COCO数据集很难进行对象检测，通常检测器的mAP会低得多。这是一些关键检测器的比较。 ?...例如，SSD在检测下表中的瓶子时有问题，而其他方法则可以。 ? 输入图像分辨率更高的分辨率可以显着改善小物体的目标检测能力，同时也可以帮助大物体。...2016年COCO目标检测比赛 2016年COCO目标检测挑战赛的获胜作品是使用Resnet和Inception ResNet的五个Faster R-CNN模型的集合。...它实现了对2016年COCO挑战的最新检测精度。它使用平均精度向量选择五个最不同的模型。最快的具有MobileNet的SSD可在最快的检测器中提供最佳的准确率折衷。

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SSD+caffe︱Single Shot MultiBox Detector 目标检测（一）

. 2 SSD测评结果 SSD在精度和速度方面胜过最先进的对象检测器。...我们的SSD500型号在PASCAL VOC和MS COCO的精度方面明显优于最先进的Faster R-CNN [2]，速度快了3倍。...增加输入尺寸（例如从300×300到500×500）可以帮助改善检测小对象，但是仍然有很大改进空间。积极的一面是，我们可以清楚地看到SSD在大对象上表现很好。...并且对于不同的对象宽高比非常鲁棒，因为我们对每个特征图位置使用各种长宽比的默认框。 . 2.3 MS COCO数据集使用trainval35k [21]来训练我们的模型。...由于COCO有更多的对象类别，开始时的梯度不稳定。通过将图像大小增加到500×500，我们的SSD500在两个标准中都优于Faster R-CNN。

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在Jetson NANO 2GB上更换模型得到不同效果

这是本文所要说明的内容。 2. 自行添加：这个部分由于牵涉更多的设定，因此会在后面的文章中进行说明。...前面三种都是以 91 类的 COCO 数据集训练出来的物件检测模型，三种模型直接的差异主要在性能与置信度之间。...（行人）” 这类物件，请将模型代码部分改成 “pednet”，如此第 5 行内容就变成：如果只想检测 “dog（狗）” 的话，就将模型代号改为 “coco-dog”，去调用 DetectNet-COCO-Dog...“Pededtrians（行人）”物件）（使用 DetectNet-COCO-Dog 模型，只检测出 “Dog（狗）” 物件）如何，是不是很简单呢？...里面，浏览一下里面的内容：可以看到以下的列表：第一个 “ssd_coco_labels.txt” 存放着这个模型的类别名称，您可以打开看看。

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Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection

在两阶段方法中，首先生成一组稀疏的候选对象框，然后对它们进行分类和回归。两阶段的方法已经在几个具有挑战性的基准测试中取得了优异的成绩，包括PASCAL VOC和MS COCO。...DSOD遵循SSD的网络结构，设计了一个高效的框架和一套从零开始学习对象检测器的原理。为了提高分类精度，一些单阶段方法通过重新设计损失函数或分类策略来解决极端的类不平衡问题。...6、实验对PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012和MS COCO三个数据集进行了实验研究。PASCAL VOC和MS COCO数据集分别包含20和80个对象类。...从MS COCO到PASCAL VOC研究了MS COCO数据集对PASCAL VOC检测精度的影响。...与SSD相比，RefineDet在各个方面都减少了假阳性误差:(1)RefineDet的定位误差(Loc)更小，说明RefineDet使用两步级联对目标进行归一化，可以更好地对目标进行定位。

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两款轻量级检测模型上线了！

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10分钟学会使用YOLO及Opencv实现目标检测（上）|附源码

图1： YOLO目标检测器简化示意图当涉及基于深度学习的对象检测时，常用的三类算法有： R-CNN家族系列算法：R-CNN、fast R-CNN以及faster R-CNN；单发检测器（SSD）；...为了提高基于深度学习的目标检测器的速度，单次检测器（SSD）和YOLO都使用单级检测器策略（one stage）。...目录（按重要性顺序）是： yolo - coco / ：YOLOv3对象检测器预先（在COCO数据集上）训练得到最终的权重文件，可以在Darknet团队主页找到对应的文件； images / ：此文件夹包含四个静态图像...classIDs ：检测到的对象的类标签。...以下示例图像演示了YOLO对象检测器的局限性和弱点： $ python yolo.py --image images/dining_table.jpg --yolo yolo-coco [INFO] loading

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目标检测竞赛利器：中星微一步法模型获国际算法竞赛第一名！

中星微人工智能参赛团队VIM_SSD以89.0分的总成绩位列第一。 ?...Method Backbone mAP (%) Ali_DCN_SSD_ENSEMBLE ResNet-101 89.2 ensemble VIM_SSD(COCO+07++12, single...single 阿里巴巴达摩院多模型融合网络Ali_DCN_SSD_ENSEMBLE的得分是89.2，只比中星微单模型网络高了0.2点，而阿里巴巴达摩院FF_CSSD（VOC+COCO, one-stage...如下图，是对藏羚羊的检测、识别、统计： ? 如下图，是对藏野驴的监测、识别、统计： ? 概念说明精度：目标检测中衡量识别精度的指标是mAP（mean average precision）。...0.89 mAP，下面是示例说明。

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构建对象检测模型

因此，目标检测是一个在图像中定位目标实例的计算机视觉问题。好消息是，对象检测应用程序比以往任何时候都更容易开发。目前的方法侧重于端到端的管道，这大大提高了性能，也有助于开发实时用例。...TensorFlow对象检测API 一种通用的目标检测框架通常，我们在构建对象检测框架时遵循三个步骤：首先，使用深度学习模型或算法在图像中生成一组的边界框（即对象定位） ?...TensorFlow对象检测API TensorFlow对象检测API是一个框架，用于创建一个深度学习网络来解决对象检测问题。在他们的框架中已经有了预训练的模型，他们称之为Model Zoo。...加载对象检测模型： model_name = 'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17' detection_model = load_model(model_name)...只需在API的检测部分更改模型名称： model_name = 'ssd_inception_v1_coco_2017_11_17' detection_model = load_model(model_name

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深度 | 详解CVPR2017最佳论文提名的 YOLO 2与 YOLO 9000物体检测系统

在VOC 2012和COCO上的准确度接下俩是在VOC 2012和COCO上的准确度，COCO是比VOC难的用于目标检测的benchmark，COCO里有80个类， VOC里有20个。...从图中可以看出SSD的精度比YOLO 2要高，可能的原因是COCO里有比较小的物体。从图中也可以看出YOLO 2的速度依然很快。 ?...SSD SSD是当前最精确的一种目标检测算法，是基于单个神经网络。如图，前面几层是VGG网络，它主要是加入卷积特征层，得到不同尺度的特征层，从而实现多尺度目标检测。...前面讲的就是YOLO2的部分，在一些小的物体的检测上不如ssd，但在精度、准确度上都和ssd很接近，最大的优点是非常快。 ?...图右可以看出在不同类别的图像检测上的表现，可以看到在检测动物时表现最好，因为COCO上有一些动物的类。 ?

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