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使用 TensorRT 优化和部署TensorFlow 模型

基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android

从零开始的Tensorflow-seq2seq- 该存储库包含各种seq到seq模型的示例代码

No module named ‘tensorflow.examples.tutorials解决方法，没有examples的解决资源

空间金字塔方法表示图像是传统BOF(Bag Of Features)方法的改进，传统BOF方法提取图像特征时，首先提取每张图像的SIFT特征描写叙述，之后将全部图像的兴趣点的特征描写叙述进行聚类形成BOW视觉词袋。最后对每张图像统计全部视觉关键词出现的频次。因此BOF是在整张图像中计算特征点的分布特征。进而生成全局直方图，所以会丢失图像的空间分布信息。无法对图像进行精确地识别。为了克服BOF的这一缺点。提出了空间金字塔方法，它是在不同分辨率上统计图像特征点分布。从而获取图像的空间信息。

基于TensorFlow的自动化行人检测（人体检测）和监控（视频监控）系统 监控在安保和巡查中发挥着重要作用，但也是一项非常乏味的任务，深度学习的出现在一定程度上将人类从这一任务中解放出来。本项目基于深度学习的目标检测去搭建了一个简单有效的监控系统，能够自动化进行人流统计和行人检测。 Python3.5 pip TensorFlow-1.11.0-GPU Python版本OpenCV requests pip3 install requests frozen_inference_graph.pb Nginx with RTMP 展示系统基于Idea集成开发环境进行开发，SSM框架中的依赖均基于Maven进行配置，在Idea中导入web目录下的工程，导出war包，将war包放在服务器tomcat/webapps目录下，运行./startup.sh,启动tomcat容器；

使用Tensorflow 2进行Tensorflow对象检测 在此存储库中，您可以找到有关如何在Tensorflow 2中使用Tensorflow OD API的一些示例。有关更多信息，请查看我的文章： 安装 您可以使用Python Package Installer（pip）或 （用于部署和管理容器化应用程序的开源平台）安装TensorFlow对象检测API。 首先克隆Tensorflow Models存储库的master分支： git clone https://github.com/tensorflow/models.git Docker安装 # From the root of the git repository (inside the models directory) docker build -f research/object_detection/dockerfil

深度学习，tensorflow-gpu2.1.1版本，TensorFlow-gpu版本c++动态库。可以使用，包含include文件，dll和lib文件。

VGG作为流行的几个模型之一,训练图形数据效果不错，在mnist数据集是常用的入门集数据，VGG层数非常多，如果严格按照规范来实现，并用来训练mnist数据集，会出现各种问题，如，经过16层卷积后，28*28*1的图片几乎无法进行。 先介绍下VGG ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。 他们最好的网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3×3的卷积和2×2的汇聚。他们的预训练模型是可以在网络上获得并在Ca