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tensorflow model目标对象检测编译和测试

前段时间,谷歌开放了 TensorFlow Object Detection API 源码,并将它集成到model。...这个代码库一个建立在 TensorFlow 顶部开源框架,方便其构建、训练和部署目标检测模型。设计这一系统目的支持当前最佳模型,同时允许快速探索和研究。...特别还提供了轻量化 MobileNet,这意味着它们可以轻而易举地在移动设备实时使用。 花了点时间对这个模型进行调试,里面还是有不少坑,相信在编译过程中大家都会碰到这样那样问题。...,效果如下所示:不得不先说,mobilenet效果在简单数据集上也可以,而且关键一点速度特别快。...发现moblienet精度效果一般,特别是对远距离对象检测效果非常一般。 接下来测试了下faster-rcnn效果。如下: ?

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什么ORMN+1

有人说,这不就是一个SQL语句事嘛,干嘛在ORM里面就这么复杂。 上篇文章我们讲了什么ORM(对象关系映射),不了解可以看看上一篇文章。...这篇我们来解释什么N+1问题,在所有的ORM,这都会是一个问题,新手很容易踩到坑。进而导致系统变慢,然后拖垮整个系统。...在ORM世界,我们直观做法这样: posts = Post.objects.all() # 获取所有的文章数据,注意此时不会执行sql语句 by the5fire result = []...如果我第一次查询出来N条记录,那么最终需要执行sql语句就是N+1次。 这就是N+1问题。 但是如果懂SQL的话,就知道,其实这就是一个简单JOIN语句。...一条语句就能查出所有的数据,搞什么N+1.

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深度学习——目标检测1什么目标检测?RCNNRCNN检测流程:Bounding-box回归

前言:深度学习在图像应用目标检测最基本也是最常用,下面介绍几种常见目标检测算法或者模型 什么目标检测? 目标检测主要是明确从图中看到了什么物体?他们在什么位置。...RCNN rcnn目标检测早期模型算法。R指region proposal(候选区域)。也就是先通过人工预先找到目标可能出现位置。然后进行cnn对图像目标进行识别。...注意AlexNet输入227x227大小图像,因此在输入到AlexNet之前,作者把候选区域图像首先进行了一小部分边缘扩展(16像素),然后进行了拉伸操作,使得输入候选区域图像满足AlexNet...最终对于每个类别,使用为该类别训练SVM分类器对得到所有特征向量(对应每个proposal图像)进行打分(代表这个proposal该类概率),应用到了NMS。 什么NMS?...其实真正输入这个窗口对应CNN特征,也就是R-CNNPool5feature(特征向量)这就是深度学习特征吧,就是无限模拟接近label

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什么MAP? 理解目标检测模型性能评估

例如,在二元分类,精确度和召回率一个简单直观统计量。 目标检测另一方面一个相当不同...有趣问题。...即使您物体检测器在图像检测到猫,但如果您无法找到它所在图像哪个位置,它也是无用。 由于您预测了图像目标的发生 和位置 ,因此我们如何计算这个度量值是非常有趣。...因此,从图1,我们可以看出它对于评估模型定位性能,目标检测模型性能和分割模型性能有用。 ▌评估目标检测模型 ---- ---- 为什么选择mAP?...所以对于这个特定例子,我们模型在训练得到这个 ? 和3组数字定义ground truth (让我们假设这个图像是1000x800px,所有这些坐标都是构建在像素层面上) ?...最常用阈值0.5 - 如果IoU> 0.5,则认为真实检测(true detection),否则认为错误检测(false detection)。

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框架篇-Vue面试题1-为什么 vue 组件 data 函数而不是对象

在vue组件data属性值函数,如下所示 export default { data() { // data一个函数,data: function() {}简写 return...// data一个对象 name: 'itclanCoder', }, }; 当一个组件被定义,data必须声明为返回一个初始数据对象函数,因为组件可能被用来创建多个实例 也就是说,在很多页面...,定义组件可以复用在多个页面 如果data一个纯碎对象,则所有的实例将共享引用同一份data数据对象,无论在哪个组件实例修改data,都会影响到所有的组件实例 如果data函数,每次创建一个新实例后...// 川川 console.log(p1.data.name); // 川川 挂载在原型下属性如果一个对象,实例化出来对象(p1,p2)都指向同一份实体 原型下属性相当于是公有的 修改一个实例对象属性...(); var p2 = new Person(); p1.data.name = '随笔川迹'; // 如果函数形式去定义属性,它是有自定作用域,在修改时候不会影响到别人 console.log

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自定义对象检测问题:使用TensorFlow追踪星球大战千年隼号宇宙飞船

千年隼号宇宙飞船检测 以下图片都使用Watson视觉识别默认分类器被作了相同标记。第一张图,先通过一个对象检测模型运行。...但如果你想要进行对象检测,你就得动手去操作。 根据你用例,你可能不需要一个自定义对象检测模型。TensorFlow对象检测API提供了几种不同速度和精度模型,这些模型都是基于COCO数据集。...我希望能够检测到电影“星球大战”千年隼号宇宙飞船和一些TIE战斗机。这篇文章将会实现我这一想法。 给图片注释 你需要收集很多图片和注释。注释包括指定对象坐标和对应标签。...label_map.pbtxt我们我们要检测对象列表,它看起来应该是这样: item { id: 1 name: 'Millennium Falcon' } item { id: 2...模型什么时候可以开始工作取决于你训练数据。

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Google Earth Engine ——MYD11A2每个像素该8天内收集所有相应MOD11A1 LST像素简单平均值1km分辨率

Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) General Documentation MYD11A2 V6产品提供了一个1200 x 1200公里网格内8...MYD11A2每个像素该8天内收集所有相应MOD11A1 LST像素简单平均值。选择8天合成期是因为这段时间两倍正是Aqua和Aqua平台地面轨道重复期。...在这个产品,除了白天和夜间地表温度带及其质量指标(QC)层之外,还有MODIS31和32带以及8个观测层。...1 is not clear-sky1: Day 1 is clear-skyBit 1: Day 2 clear sky flag 0: Day 2 is not clear-sky1...0: Night 1 clear sky flag 0: Night 1 is not clear-sky 1: Night 1 is clear-sky Bit 1: Night 2

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【技术】谷歌发布MobileNetV2:新一代移动端计算机视觉网络

MobileNetV2相对于MobileNetV1重大改进,并推动了移动视觉识别技术发展,包括分类,对象检测和语义分割。...MobileNetV2作为TensorFlow-Slim图像分类库一部分发布 ,你可以立即开始在Colaboratory探索它 。或者,你也可以使用Jupyter下载,并在本地探索它。...直觉,瓶颈对模型中间输入和输出进行编码,而内层封装了模型从低级概念(如像素)转换为更高级别描述符(如图像类别)能力。...MobileNetV2提高了速度(缩短了延迟)并提高了ImageNet Top 1准确性 MobileNetV2对目标检测和分割非常有效特征提取器。...例如,对于检测任务来说,与新推出SSDLite搭配时,同等准确性,新模型要比MobileNetV1快大约35%。我们已经在Tensorflow对象检测API开源了这个模型。 ?

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TensorFlow Lite 在安卓系统上实现即时人体姿态跟踪

PoseNet一种视觉模型,通过检测关键身体部位位置来估计人在图像或视频姿势。例如,模型可以估计一个人肘部和/或膝盖在图像位置。...姿势估计模型不识别图像的人,只识别关键身体部位位置。 TensorFlowLite正在共享一个Android示例应用程序,该应用程序利用设备摄像头实时检测和显示个人关键身体部位。 ?...为什么这令人兴奋? 姿态估计有很多可能性。举几个例子,开发人员可以基于身体图像增强现实,动画计算机图形字符,并分析运动员在运动步态。...应用程序对每个传入相机图像执行以下步骤: 1、从相机预览捕获图像数据,并将其从YUV_420_888转换为ARGB_888格式。 2、创建一个位图对象来保存RGB格式帧数据像素。...在未来,我们希望为这个示例应用探索更多功能,包括: 1、Multi-pose估计 2、GPU加速与GPU委托 3、使用NNAPI委托加速NNAPI 4、训练后量化模型,以减少延迟 5、附加模型选项

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TensorFlow 实现物体检测像素级分类

最近,TensorFlow 「物体检测 API」有了一个新功能,它能根据目标对象像素位置来确定该对象像素。换句话来说,TensorFlow 物体检测从原来图像级别成功上升到了像素级别。...使用 TensorFlow 「物体检测 API」图片中物体进行识别,最后结果图片中一个个将不同物体框起来方框。...最近,这个「物体检测 API」有了一个新功能,它能根据目标对象像素位置确定该对象像素,实现物体像素分类。 ?...TensorFlow 物体检测 API 模型——Mask-RCNN 实例分割 「实例分割」物体检测延伸,它能让我们在普通物体检测基础上获取关于该对象更加精确、全面的信息。...而 Mask-RCNN 就是在 Faster R-CNN 两个输出基础上,添加一个掩码输出,该掩码一个表示对象在边框像素二元掩码。

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TensorFlow 实现物体检测像素级分类

最近,TensorFlow 「物体检测 API」有了一个新功能,它能根据目标对象像素位置来确定该对象像素。换句话来说,TensorFlow 物体检测从原来图像级别成功上升到了像素级别。...使用 TensorFlow 「物体检测 API」图片中物体进行识别,最后结果图片中一个个将不同物体框起来方框。...最近,这个「物体检测 API」有了一个新功能,它能根据目标对象像素位置确定该对象像素,实现物体像素分类。 ?...TensorFlow 物体检测 API 模型——Mask-RCNN 实例分割 「实例分割」物体检测延伸,它能让我们在普通物体检测基础上获取关于该对象更加精确、全面的信息。...而 Mask-RCNN 就是在 Faster R-CNN 两个输出基础上,添加一个掩码输出,该掩码一个表示对象在边框像素二元掩码。

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是否还在疑惑Vue.js组件data为什么函数类型而不是对象类型

一般我们会以组件化思想去开发(别担心,马上讲解什么组件化思想),所以我们还会用到Vue实例对象另一个属性components去注册别的组件。...我们先来了解一下什么组件化思想,我们一般会在一个页面创建Vue实例,并以该页面作为主文件,然后将其他页面作为该文件子文件(组件),如图 ?...Vue() //此时vm1应该是这样 vm1 = { //这里data,先获取了函数Vuedata(data值为函数),然后得到了data返回值 this.data = {...55' } } //创建了一个Vue实例,会调用上面的定义函数 let vm1 =new Vue() //此时vm1应该是这样 vm1 = { //这里data获取了函数Vuedata...因为我们刚开始定义了构造函数Vue时,给他内部data设置了一个值,该值为对象类型,对象类型在js称为引用数据类型,在栈存储着一个指向内存对象地址。

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TensorFlow Lite发布重大更新!支持移动GPU、推断速度提升4-6倍

什么要支持GPU? 虽然移动设备处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少加速途径,比如将机器学习模型转换成定点模型,但总是会在模型性能或精度上做出让步。...目前 TensorFlow Lite 仍使用 CPU 浮点推断进行人脸轮廓检测 (非人脸识别)。未来会利用新 GPU 后端,可以将 Pixel 3 和三星 S9 推理速度提升 4~6 倍。...为输入图像每个像素分配语义标签,例如,狗,猫,汽车 ) 下载地址:https://ai.googleblog.com/2018/03/semantic-image-segmentation-with.html...MobileNet SSD 对象检测 ( 检测带有边框多个对象图像分类模型 ) 下载地址:https://ai.googleblog.com/2018/07/accelerated-training-and-inference-with.html...在小型模型,加速效果效果可能略差,但 CPU 使用可以降低内存传输固有的延迟成本。 如何使用?

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实战|TF Lite 让树莓派记下你美丽笑颜

(约 5 美元) 一台 7 英寸显示器(约 20 美元) Photo Booth 应用涉及到两个关键技术: 我们需要从相机图像输入检测是否有笑脸; 我们需要从麦克风音频输入识别出是否存在“”...如何检测笑脸? 我们很难在使用单个模型检测人脸并预测笑脸得分结果同时保证高精度和低延迟。因此,我们通过以下三个步骤来检测笑脸: 应用人脸检测模型来检测给定图像是否存在人脸。...笑脸检测工作流 我们尝试了如下几种方法来降低笑脸检测延迟时间: 为减少内存占用并加速执行进程,我们使用了 TensorFlow 模型优化工具包训练后量化 (Post Training Quantization...人脸检测 我们的人脸检测模型由定制 8 位 MobileNet v1 模型和深度乘数为 0.25 SSD-Lite 模型所构成。其大小略大于 200KB。为什么这个模型这么小?...下图示例展示我们面部裁剪工具功能。蓝色边界框人脸检测模型输出结果,而红色边界框我们经计算得出裁剪边界框。我们会复制图像外部像素边界线。 ?

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Tensorflow Lite人体姿势跟踪功能上线:基于PosNet实时人体姿态估计

Tensowflow Lite 移动端计算机视觉应用程序明星产品。这个夏天,Tensorflow Lite 再度进化,加入了 PosNet 人体姿态估计模块,性能再度加强!...「PoseNet」一种视觉模型,它可以通过检测关键身体部位位置来估计图像或者视频的人体姿势。例如,该模型可以估计图像中人手肘和/或膝盖位置。...这种姿势估计模型不会鉴别图像的人谁,只会找到关键身体部位位置。 TensorFlow Lite 分享了一个安卓示例应用程序,该应用程序利用设备摄像头来实时地检测和显示一个人关键部位。 ?...该应用程序对每张传入摄像头图像执行以下操作: 从摄像头预览获取图像数据并将它从「YUV_420_888」转换成「ARGB_888」格式。 创建一个位图对象来保存来自 RGB 格式帧数据像素。...将位图缩放回屏幕大小,在「Canvas」对象上绘制新位图。 使用从「Person」对象获取关键点位置在画布上绘制骨架。显示置信度超过特定阈值(默认值为 0.2)关键点。

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TensorFlow:使用Cloud TPU在30分钟内训练出实时移动对象检测

我们可以使用许多模型来训练识别图像各种对象。我们可以使用这些训练模型检查点,然后将它们应用于我们自定义对象检测任务。...这是有效,对于机器而言,识别包含基本对象(如桌子,椅子或猫)图像像素任务与识别包含特定宠物品种图像像素区别不大。...对于这个例子,我们使用MobileNetSSD,MobileNet一种针对移动设备进行优化对象检测模型。首先,下载并提取已在COCO数据集上预训练最新MobileNet检查点。...TensorFlow LiteTensorFlow针对移动和嵌入式设备轻量级解决方案。它支持设备内机器学习推理,具有低延迟和小二进制尺寸。...你将在检测对象周围看到带有标签框。运行测试应用程序使用COCO数据集训练。 示例:https://www.youtube.com/watch?

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创建子类对象时,父类构造函数调用被子类重写方法为什么调用子类方法?

public static void main(String[] args) { A a = new A(); B b = new B(); } } 问题:为什么创建...A对象时候父类会调用子类方法?...但是:创建B对象父类会调用父类方法? 答案: 当子类被加载到内存方法区后,会继续加载父类到内存。...当子类对象创建时,会先行调用父类构造方法(构造方法也是方法),虚拟机会在子类方法区寻找该方法并运行。 但是:由于java语言静态多分派,动态单分派。...其结果当编译时候,父类构造方法调用方法参数已经强制转换为符合父类方法参数了。 上边代码在编译前已经转换为下面这个样子了。

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【技术】使用Tensorflow对象检测接口进行像素级分类

AiTechYun 编辑:yuxiangyu 在过去,我们使用Tensorflow对象检测API来实现对象检测,它输出图像我们想要检测不同对象周围边界框。...而Tensorflow最近添加了新功能,现在我们可以扩展API,以通过我们关注对象像素位置来确定像素点,如下: ?...Tensorflow对象检测Mask RCNN 实例分割 实例分段(Instance segmentation)对象检测扩展,其中二进制掩码(即对象与背景)与每个边界框相关联。...Tensorflow对象检测API所使用算法Mask RCNN。...Mask R-CNN概念非常简单:Faster RCNN每个候选对象具有两个输出,一个类标签和一个边界框补偿;为此,我们添加了另一个阶段输出对象mask,mask 一个二进制掩码,用于指示对象位于边界框像素

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