tensorflow使用object detection实现目标检测超详细全流程(视频+图像集检测)

使用tensorflow object detection进行训练检测。

参考原始代码:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research 本文以mobilenet-ssd-v2为例进行处理,通过换模型即可实现faster RCNN等的训练检测。

1、数据整理 对生成的数据集(整理成VOC格式),通过Annotations的数据数进行train、test、val、trainval.txt的生成

进入目录

note: 在使用数据集格式转化工具,生成的voc文件中,ImageSets/mains中,只含有trainval.txt。(可通过上述方式进行重新生成.txt文件,亦可暂时忽略,在后续生成record文件时,直接应用)

数据集的下载可参考自动驾驶数据集,

https://blog.csdn.net/u010801994/article/details/84636952

同时能获得自动驾驶数据集与voc格式之间的转换。

5、训练 修改ssd_mobilenet_v2_coco.config中的六处 (1)num_classes: 3(设为自己的训练集的类别) (2)fine_tune_checkpoint: “/home/crj/tensorflow/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29/model.ckpt”(fine_tune_checkpoint的地址) (3)train_input_reader:{}中input_path和label_map_path的路径 (4)eval_input_reader:{}中input_path和label_map_path的路径 (5)batch_size:48 通常不能太小,否则会报错

6、导出训练数据

将dataset中的生成模型导出到output_inference_graph输出文件夹中

7、检测结果输出

实验结果如下

学习小记录: (1)batchsize:批大小。在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练; (2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次; (3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次; 举个例子,训练集有1000个样本,batchsize=10,那么: 训练完整个样本集需要:100次iteration,1次epoch。 原文:https://blog.csdn.net/u010801994/article/details/84987563

本文分享自微信公众号 - 机器学习AI算法工程(datayx)

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原始发表时间:2019-02-28

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