Tensorflow-2-Object-Detection-API-Flask-Application 这是一个已部署tensorflow 2对象检测API的flask应用程序。 用户使用图像数据敲击端点并获得响应，该响应包括带分数的检测，带覆盖的图像数据，图像大小（可以自定义）。 先决条件和设置 您需要设置 。 这里有一些很棒的文章， ， ，可以在此过程中为您提供帮助。 您可以从下载所需模型并在main.py文件中指定save_model，labelmap路径 client.py命中端点。 您必须在client.py文件中指定带有端点image_path，output_dir（要在其中保存带有叠加层的图像的目录。它是可选的）的url。 跑步 首先运行python main.py以使应用程序运行，然后使用必需的参数命中端点，请运行python client.py 输出 响应包括 有

简单的多数据集检测 在具有统一标签空间的多个大规模数据集上训练的对象检测器； ECCV 2020强大视觉挑战的获奖解决方案。 周兴义，弗拉德伦·科尔通，菲利普·克拉伦布， arXiv技术报告（ ） 联系人： 。 任何问题或讨论都欢迎！ 抽象的 我们如何建立一个通用而广泛的物体检测系统？ 我们使用曾经标注过的所有概念的所有标签。 这些标签跨越具有潜在不一致分类法的各种数据集。 在本文中，我们提出了一种在多个大型数据集上训练统一检测器的简单方法。 我们使用特定于数据集的训练协议和损失，但与特定于数据集的输出共享通用的检测架构。 我们展示了如何将这些特定于数据集的输出自动集成到常见的语义分类法中。 与以前的工作相比，我们的方法不需要手动分类。 我们的多数据集检测器在每个训练域上的性能和特定于数据集的模型一样好，但是可以更好地推广到新的看不见的域。 基于提出的方法的条目在ECCV 2020

YOLO v3对象检测器的PyTorch实现 [更新]：此存储库用作我研究的驱动程序代码。 我刚刚大学毕业，并且在最终申请硕士学位之前非常忙于寻找研究实习/研究职位。 我暂时没有时间研究问题。 谢谢你。 该存储库包含用于基于实现的YOLOv3 的对象检测器的代码。 该代码是基于官方代码 ，以及原代码的PyTorch端口，通过。 该代码的目标之一是通过删除代码的冗余部分来改善原始端口（正式代码基本上是完全成熟的深度学习库，其中包括诸如序列模型之类的东西，而YOLO并未使用这些东西）。 我还尝试将代码保持在最低限度，并尽我所能对其进行记录。 从头开始构建此检测器的教程 如果您想了解如何从头开始自己实现此检测器，则可以阅读我在Paperspace上撰写的非常详细的5部分教程系列。 非常适合想要从初学者过渡到中级火炬手的人。 到目前为止，该代码仅包含检测模块，但是您应该很快会收到培训模块。 :

一个基于Keras和TensorFlow实现的Mask R-CNN用于对象检测和实例分割

深度学习在图像处理中的应用教程 前言 本教程是对本人研究生期间的研究内容进行整理总结，总结的同时也希望能够帮助更多的小伙伴。后期如果有学习到新的知识也会与大家一起分享。 本教程会以视频的方式进行分享，教学流程如下： 1）介绍网络的结构与创新点 2）使用Pytorch进行网络的搭建与训练 3）使用Tensorflow（内部的keras模块）进行网络的搭建与训练 教程目录，点击跳转相应视频（后期会根据学习内容增加） 图像分类 LeNet（已完成） AlexNet（已完成） VggNet（已完成） GoogLeNet（已完成） ResNet（已完成） ResNeXt (已完成) MobileNet（已完成） ShuffleNet (已完成) EfficientNet（已完成） 目标检测篇 Faster-RCNN/FPN（已完成） SSD/RetinaNet (已完成) YOLOv3 SPP (进

适用于Windows和Linux的Yolo v4，v3和v2 （用于物体检测的神经网络） YOLO v4纸： : Paper Scaled ： ： 用于重现结果： 有关媒体的文章中的更多详细信息： 手册： ： 讨论： 关于Darknet框架： : AP50：95-FPS（Tesla V100）论文： ： AP50：95 / AP50-FPS（Tesla V100）论文： ： tkDNN-TensorRT将批处理= 1的YOLOv4加速约2倍，将批处理= 4的YOLOv4加速3倍-4倍。 tkDNN： ： OpenCV： : GeForce RTX 2080 Ti： 网络规模 暗网，FPS（平均） tkDNN TensorRT FP32，FPS tkDNN TensorRT FP16，FPS OpenCV FP16，FPS tkD

包含deploy.prototxt、labelmap_det.txt、VGG_ILSVRC2016_SSD_300x300_iter_440000.caffemodel文件 和SSD模型实现对象检测源码、图片素材 具体实现效果见CSDN博客“DNN系列3_SSD模型实现对象检测”

DE⫶TR ：使用变压器进行端到端物体检测 PyTorch的DETR （ DE tection TR ansformer）训练代码和预训练模型。 我们用变压器代替了整个复杂的手工物体检测管道，并用ResNet-50匹配了Faster R-CNN，使用一半的计算能力（FLOP）和相同数量的参数在COCO上获得了42个AP 。 在PyTorch的50行中进行推断。 这是什么。 与传统的计算机视觉技术不同，DETR将对象检测作为直接设置的预测问题。 它由基于集合的全局损耗（通过二分匹配强制唯一预测）和变压器编码器-解码器体系结构组成。 给定固定的学习对象查询集，则DETR会考虑对象与全局图像上下文之间的关系，以直接并行并行输出最终的预测集。 由于这种并行性质，DETR非常快速和有效。 关于代码。 我们认为，对象检测不应该比分类困难，也不需要复杂的库来进行训练和推理。 DETR的实现和试验非常

这是适用于Windows和Linux的YOLO-v3和v2。 YOLO（您只看一次）是Darknet的最先进的实时对象检测系统，Darknet是C语言中的一种开源神经网络框架。YOLO非常快速，准确。 它使用单个神经网络将整个图像划分为多个区域，然后预测每个区域的边界框和概率。 该项目是原始Darknet项目的分支。

YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO-用于对象检测的神经网络（Windows和Linux版本的Darknet）