使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型） 实验目的 使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型） 任务列表： • 行人识别 • 人脸识别 • 交通灯识别 • 实时检测（平均 FPS>15） • 使用 tflite 将模型移植到嵌入式设备

DLology博客 怎么跑 简单方法：运行 。 另外，如果您想使用图像而不是图像，则此仓库随附。 需要安装 。 分叉并将此存储库克隆到本地计算机。 https://github.com/Tony607/object_detection_demo 安装所需的库 pip3 install -r requirements.txt 第1步：注释一些图像 使用自定义对象保存一些照片，最好将jpg扩展名保存到./data/raw目录。 （如果您的对象很简单，例如此存储库随附的对象，则20张图像就足够了。） 将那些照片调整为统一大小。 例如(800, 600)与 python resize_images.py --raw-dir ./data/raw --save-dir ./data/images --ext jpg --target-size "(800, 600)" 调整大小的图像位于.

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

目标检测实践Tensorflow2版SSD安装运行，并使用编译模型进行识别

tensorflow object detection API遇到的一些问题以及解决方法以及测试自己的数据集-附件资源

VisDrone（无人机航拍图像目标检测）的对象检测 我的环境 1，Windows10（可使用Linux） 2，tensorflow> = 1.12.0 3，python3.6（anaconda） 4，cv2 5，合奏盒（pip安装合奏盒） 数据集（训练集的XML格式） （1）。数据集可从（2）。请在（提取码：ia3f）或上下载xml批注，然后在./core/config/cfgs.py中进行配置（3）。您还可以使用./data/visdrone2xml.py生成您的visdrone xml文件，修改路径信息。 training-set format: ├── VisDrone2019-DET-train │ ├── Annotation(xml format) │ ├── JPEGImages 预训练模型（ResNet50vd，101vd） 请在（krce）或上下载

yolov4-deepsort 使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。 YOLOv4是一种先进的算法，它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。 我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到Deep SORT（具有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪）中，以创建高度准确的对象跟踪器。 对象跟踪器演示 汽车上的对象跟踪器演示 入门 首先，请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。 我建议使用GPU的人使用Anaconda路由，因为它可以为您配置CUDA工具包版本。 conda（推荐） # Tensorflow CPU con

用于目标检测的特征金字塔网络 注意 基于FPN的。 支持多GPU培训！ 抽象 这是的的张量流重新实现。 该项目基于 ，由和完成。 对VOC 2007进行培训，对VOC 2007进行测试（PS。该项目还支持可可培训。） 比较方式 use_voc2007_metric 楷模 地图 羊 马 自行车 瓶子 牛 沙发 总线 狗 猫 人 培养 餐桌 飞机 汽车 盆栽 电视监视器 椅子 鸟 船 摩托车 resnet50_v1 73.09 72.11 85.63 77.74 55.82 81.19 67.34 82.44 85.66 87.34 77.49 79.13 62.6

:NEW_button: 您是否正在寻找由TF2.0实现的新YOLOv3？ 如果您非常讨厌tensorflow1.x，请不用担心！ 我已经用TF2.0实现了一个新的YOLOv3存储库，并且还制作了一个中文博客，介绍如何从头开始实现YOLOv3对象检测器。 | | 第1部分。快速入门 克隆此文件 $ git clone https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3.git 您应该在掌握这些代码之前先安装一些依赖项。 $ cd tensorflow-yolov3 $ pip install -r ./docs/requirements.txt 将已加载的COCO权重导出为TF检查点（ yolov3_coco.ckpt ）【 】 $ cd checkpoint $ wget https://github.com/YunYang1994/tensorflow-

TensorFlow Object Detection API所涉及文件，包含Git-2.26.2-64-bit.exe，models.zip，protoc-3.3.0-win32.zip和python-3.5.2-amd64.exe。配套本人的博客《修正》使用。