使用经过训练的对象检测API模型和TF 2进行批量预测 - 腾讯云开发者社区

人们的性别和年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。即使对我们人类来说，从图像中检测性别和年龄也很困难，因为它完全基于外表，有时很难预测，同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。...应用在监控计算机视觉中，经常使用年龄和性别预测。计算机视觉的进步使这一预测变得更加实用，更容易为公众所接受。由于其在智能现实世界应用中的实用性，该研究课题取得了重大进展。...实施现在让我们学习如何使用 Python 中的 OpenCV 库通过相机或图片输入来确定年龄和性别。使用的框架是 Caffe，用于使用原型文件创建模型。...deploy.prototxt.txt：人脸检测模型的模型架构。我们有一个用于人脸检测的 .pb 文件，它是一个 protobuf 文件（协议缓冲区），其中包含模型的图形定义和训练权重。...设置模型的平均值以及要从中进行分类的年龄组和性别列表。

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在 PyTorch 中使用 Detectron2 进行对象检测的指南

这是一个涉及对象检测的示例。在本文中，我将使用名为 Detectron2 的最新稳健模型执行对象检测，使用 PyTorch 作为代码。...介绍 Detectron2 Facebook AI Research (FAIR) 提出了这个高级库，它在对象检测和分割问题上取得了惊人的结果。Detectron2 基于 maskrcnn 基准。...这些模型已经在不同的数据集上进行了训练，可以随时使用。即使人们在训练他们的自定义数据集时，他们也会使用这些预训练的权重来初始化他们的模型。事实证明，它可以减少训练时间并提高性能。...我们将使用的模型是在 COCO 数据集上预训练的。首先，我们必须定义对象检测模型的完整配置。我们从detectron2.config 模块中导入了'get_cfg' 函数，我们现在将使用它。...自定义数据集上的 Detectron2 到目前为止，我们只是使用预训练的模型进行推理。但在某些情况下，你可能需要单独检测汽车、人等特定物体。你可能想从头开始在数据集上训练模型。

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使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测

本文的目的是提供代码示例，并解释使用python和TensorFlow建模时间序列数据的思路。本文展示了如何进行多步预测并在模型中使用多个特征。...使用训练好的模型，我们可以预测值并将其与原始值进行比较。...使用训练好的模型，我们可以预测值并将其与原始值进行比较。 ? 中位数绝对误差为0.34摄氏度，平均值为0.48摄氏度。要预测提前24小时，唯一需要做的就是更改超参数。...该模型将尝试使用之前（一周）的168小时来预测接下来的24小时值。...总结，本文介绍了在对时间序列数据进行建模和预测时使用的简单管道示例：读取，清理和扩充输入数据为滞后和n步选择超参数为深度学习模型选择超参数初始化NNMultistepModel（）类拟合模型

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使用PyG进行图神经网络的节点分类、链路预测和异常检测

在这篇文章中，我们将回顾节点分类、链接预测和异常检测的相关知识和用Pytorch Geometric代码实现这三个算法。图卷积图神经网络在过去的几年里发展迅速，并且有许多的变体。...这使得模型任务变为对原始边的正链接和新增边的负链接进行二元分类。解码器使用节点嵌入对所有边(包括负链接)进行链接预测(二元分类)。它从每条边上的一对节点计算节点嵌入的点积。...这是因为编码器使用edge_index和x来创建节点嵌入，这种方式确保了在对验证/测试数据进行预测时，节点嵌入上没有目标泄漏。...异常检测再次使用Cora数据集进行异常检测任务，但它与前面的数据集略有不同:我们需要合成注入异常值。...它是一个具有图卷积层的自编码器网络，其重构误差将是节点异常评分。该模型遵循以下步骤进行预测。属性网络编码器使用三个图卷积层来处理输入图，从而创建节点嵌入。

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使用Keras上的分段模型和实施库进行道路检测

目前，将使用来自Massachusetts Roads Dataset ，大约有1100多个带注释的列车图像，它们甚至提供验证和测试数据集。不幸的是，没有下载按钮，所以必须使用脚本。...注释和图像质量似乎相当不错，网络应该能够检测道路。库安装首先，需要安装带有TensorFlow的Keras。...不要忘记对它们进行排序，因为对于self.image_filenames [i]相应的掩码应该是self.mask_names [i]。...首先冻结和训练模型然后解冻可能是有用的 decoder_filters - 可以指定解码器块的数量。在某些情况下，具有简化解码器的较重编码器可能是有用的。初始化Unet模型后，应该编译它。...验证阈值调整度量标准确实非常有趣，但更具洞察力的模型预测。从下面的图片中看到网络很好地完成了任务，这很棒。对于推理代码和计算指标，可以阅读完整代码。

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使用Tensorflow进行实时移动视频对象检测

为减少障碍，Google发布了Tensorflow对象检测API和Tensorflow Hub等开源工具，使人们能够利用那些已经广泛使用的预先训练的模型（例如Faster R-CNN，R-FCN和SSD...本文旨在展示如何通过以下步骤使用TensorFlow的对象检测API训练实时视频对象检测器并将其快速嵌入到自己的移动应用中：搭建开发环境准备图像和元数据模型配置和训练将训练后的模型转换为TensorFlow...对象检测API中的python模块添加到搜索路径中，稍后将在模型脚本中调用它们。...特别是，将“类别和属性预测基准”类别用作时尚对象检测任务的训练数据。在此处下载数据（Google Drive）并将其解压缩到data项目目录中的文件夹中。...转换为TensorFlow Lite 拥有经过训练/部分受训练的模型后，要为移动设备部署模型，首先需要使用TensorFlow Lite将模型转换为针对移动和嵌入式设备进行了优化的轻量级版本。

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面向计算机视觉的深度学习：1~5

在本章中，我们将通过了解以下主题来学习对象检测技术和实现行人检测：基础知识以及定位和检测之间的区别各种数据集及其描述用于对象定位和检测的算法 TensorFlow API 用于对象检测训练新的对象检测模型...CNN 的最后一层是通过 SVM 进行训练的，该 SVM 使用无对象类来标识对象。通过拉紧图像周围的框可以进一步改善框。使用对象区域建议训练用于预测更近边界框的线性回归模型。...这些是可用于对象检测的算法，我们将在下一节中学习如何实现它们。对象检测 API Google 发布了经过预先训练的模型，并在COCO数据集上对各种算法进行了训练，以供公众使用。...该 API 建立在 TensorFlow 之上，旨在用于构建，训练和部署对象检测模型。这些 API 支持对象检测和定位任务。预训练模型的可用性可对新数据进行微调，从而加快训练速度。...TensorFlow 对象检测 API 使用 protobuf 导出模型权重和训练参数。

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使用TensorFlow，TensorFlow Lite和TensorRT模型（图像，视频，网络摄像头）进行YOLOv4对象检测

dis_k=993936e47cdc2b6012ebffde6741fd78&dis_t=1594871267 该视频将逐步介绍设置代码，安装依赖项，将YOLO Darknet样式权重转换为已保存的TensorFlow...模型以及运行模型的步骤。...利用YOLOv4作为TensorFlow Lite模型的优势，它的小巧轻巧的尺寸使其非常适合移动和边缘设备（如树莓派）。想要利用GPU的全部功能？...3.下载并将YOLOv4权重转换为已保存的TensorFlow 4.使用TensorFlow对图像，视频和网络摄像头执行YOLOv4对象检测 5.将TensorFlow模型转换为TensorFlow...Lite .tflite模型 6.将TensorFlow模型转换为TensorFlow TensorRT模型 7.使用TensorFlow Lite运行YOLOv4对象检测 YOLOv4官方论文： https

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Methods | scBasset：基于DNA序列的单细胞ATAC-seq卷积神经网络建模

更具体地说，作者将一对具有和不具有特定TF基序的合成DNA序列输入到经过训练的scBasset模型，并根据预测的可及性差值估计对应的转录因子在每个细胞当中的活性。...如果TF在特定细胞中发挥激活作用，那么在插入TF基序后可及性会增加。作者使用Buenrostro2018训练的模型对733个人类CIS-BP基序进行了基序注入，并重现了已知的基序活动轨迹。...它不仅能够在每个细胞水平上预测scBasset的TF活性，还可以在每个细胞每个核苷酸的分辨率下推断TF活性。作者检测了调控红细胞特异性β-珠蛋白表达的β-珠蛋白基因的已知增强子。...经过训练的scBasset模型可以加强对scATAC的多条分析，并在多项任务上展示最先进的性能。对模型的细胞嵌入进行聚类可以更好地与真实细胞类型标签对齐。...此外，作者预见了进一步改进该模型的几种途径。为了提高scBasset内存效率以便扩展到非常大的数据集，可以同时对序列和细胞进行小批量采样，而不是只对当前实现中的序列进行抽样。

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TensorFlow 2建立神经网络分类模型——以iris数据为例

这意味着该模型预测某个无标签鸢尾花样本是变色鸢尾的概率为 95％。使用 Keras 创建模型 TensorFlow tf.keras API 是创建模型和层的首选方式。...在一个周期中，遍历训练 Dataset 中的每个样本，并获取样本的特征（x）和标签（y）。根据样本的特征进行预测，并比较预测结果和标签。衡量预测结果的不准确性，并使用所得的值计算模型的损失和梯度。...要确定模型在鸢尾花分类方面的效果，请将一些花萼和花瓣测量值传递给模型，并要求模型预测它们所代表的鸢尾花品种。然后，将模型的预测结果与实际标签进行比较。..., [1, 1], [0, 0], [1, 1], [2, 2], [1, 1]], dtype=int32)> 使用经过训练的模型进行预测...现在，我们使用经过训练的模型对无标签样本（即包含特征但不包含标签的样本）进行一些预测。在现实生活中，无标签样本可能来自很多不同的来源，包括应用、CSV 文件和数据。

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TensorFlow 数据集和估算器介绍

经过训练的模型可以根据四个植物学特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度）对鸢尾花进行分类。...我们现在已经定义模型，接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。数据集介绍数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。...评估我们经过训练的模型好了，我们现在有了一个经过训练的模型。如何评估它的性能呢？...您可以随意调整；不过请注意，在进行更改时，您需要移除在 model_dir=PATH 中指定的目录，因为您更改的是 DNNClassifier 的结构。使用我们经过训练的模型进行预测大功告成！...我们现在已经有一个经过训练的模型了，如果我们对评估结果感到满意，可以使用这个模型根据一些输入来预测鸢尾花。

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最新｜官方发布：TensorFlow 数据集和估算器介绍

经过训练的模型可以根据四个植物学特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度）对鸢尾花进行分类。因此，在推理期间，您可以为这四个特征提供值，模型将预测花朵属于以下三个美丽变种之中的哪一个： ?...我们现在已经定义模型，接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。数据集介绍数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。...评估我们经过训练的模型好了，我们现在有了一个经过训练的模型。如何评估它的性能呢？...您可以随意调整；不过请注意，在进行更改时，您需要移除在 model_dir=PATH 中指定的目录，因为您更改的是 DNNClassifier 的结构。使用我们经过训练的模型进行预测大功告成！...我们现在已经有一个经过训练的模型了，如果我们对评估结果感到满意，可以使用这个模型根据一些输入来预测鸢尾花。

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精通 TensorFlow 2.x 计算机视觉：第三、四部分

了解如何在 TFRecord 中转换图像和标注文件以输入到 TensorFlow 对象检测 API（第 10 章）了解如何使用自己的图像来使用 TensorFlow 对象检测 API 训练模型并对其进行推理...我们还将针对如何训练自己的自定义图像以使用 TensorFlow 对象检测 API 开发对象检测模型进行详细的练习。...在本章中，我们将使用 TensorFlow 对象检测器执行以下任务：使用 Google Cloud 和 Coco 数据集上的预训练模型进行对象检测使用 TensorFlow Hub 和 Coco 数据集上的预训练模型进行对象检测...使用迁移学习训练 Google Colab 中的自定义对象检测器在所有这些示例中，我们将使用汉堡和薯条数据集进行检测和预测。...我们已经冻结了使用 TensorFlow 对象检测 API 在“第 10 章”，“使用 R-CNN，SSD 和 R-FCN”进行对象检测的模型。

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【TensorFlow2.x 实践】服装分类

[i], test_labels) plt.tight_layout() plt.show() 六、使用训练有素的模型使用经过训练的模型对单个图像进行预测；先挑一张图片，比如test_images...下面使用模型进行预测： # 【6 使用训练有素的模型】 # 使用经过训练的模型对单个图像进行预测。 # 从测试数据集中获取图像。...七、源代码： # 本程序基于TensorFlow训练了一个神经网络模型来对运动鞋和衬衫等衣物的图像进行分类。 # 使用tf.keras （高级API）在TensorFlow中构建和训练模型。...在此示例中，训练数据在train_images和train_labels数组中。 2.该模型学习关联图像和标签。 3.要求模型对测试集进行预测（在本示例中为test_images数组）。...[i], test_labels) plt.tight_layout() plt.show() # 【6 使用训练有素的模型】 # 使用经过训练的模型对单个图像进行预测。

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5分钟 NLP系列—— 11 个词嵌入模型总结

TF-IDF:通过获取词的频率(TF)并乘以词的逆文档频率(IDF)来得到这个分数。需要进行学习 Word2Vec：经过训练以重建单词的语言上下文的浅层（两层）神经网络。...Word2vec 可以利用两种模型架构中的任何一种：连续词袋 (CBOW) 或连续skip-gram。在 CBOW 架构中，模型从周围上下文词的窗口中预测当前词。...在连续skip-gram架构中，模型使用当前词来预测上下文的周围窗口。...并使用掩码语言模型来预测序列中随机被遮蔽的单词，还通过下一句预测任务，用于学习句子之间的关联。...RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)：它建立在 BERT 之上并修改了关键超参数，移除了下一句预训练目标，并以更大的小批量和学习率进行训练

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5分钟 NLP系列—— 11 个词嵌入模型总结

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Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分

尽管 YOLO 极大地简化了对象检测架构并能够实时进行预测，但是也存在某些缺点。该模型不会提取不同比例的特征，因此对于不同大小和比例的对象不具有鲁棒性。...这是由于其复杂的架构以及进行大量预测的要求。要训练诸如 Faster RCNN，YOLO 或 SSD 的对象检测模型，需要大量的并行处理能力，这并不是每个人都可以使用的。...即使您可以进行这种计算，也要花费数小时和数小时的时间，并要进行仔细的监视以训练端到端的对象检测模型。尽管非常准确，但这可能会限制这些模型的易于使用。...TensorFlow 凭借其 TensorFlow 对象检测 API 和 TensorFlow 模型库向前迈出了一步，以开源各种预先训练的模型权重和 TensorFlow 冻结图来帮助深度学习开发人员。...您可以查看以下 TensorFlow 模型动物园的链接，并比较不同对象检测模型的运行时间和平均精度均值（MAP）。接下来，我们将研究如何使用 TensorFlow 模型库进行对象检测。

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机器学习教程：使用摄像头在浏览器上玩真人快打

在尝试改进Guess.js的预测模型时，我开始研究深度学习。...我们将开发一种有监督的深度学习模型，模型使用来自用户的笔记本电脑相机的图像，检测用户是否进行了出拳和踢腿。在文章的最后，我们可以建立一个模型来玩真人快打: ?...我们这样做是为了减少数据量和我们的模型在训练和评估过程中必须执行的计算量。构建模型现在让我们构建分类模型！由于我们正在处理图像，我们将使用CNN。该网络架构适用于图像识别，对象检测和分类。...在配置对象中，我们设置了我们想要训练模型的周期数，我们提供了批量大小，以及一个回调，TensorFlow.js会在每批之后调用这个回调。...批量大小决定了xs和ys我们每个周期训练我们的模型要用多大的子集。

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TensorFlow 卷积神经网络实用指南：1~5

本书将重点介绍如何使用低级 API 以及层，数据集和指标 API 来构建，训练和评估自己的 ML 模型。...在 CNN 模型中使用批量规范层产生的效果与第 2 章，“深度学习和卷积神经网络”中看到的输入标准化大致相同。现在唯一的区别是，这将在模型中所有卷积层和完全连接层的输出处发生。...然后，我们的 CNN 会为每个窗口预测是否是一个对象（在这种情况下是汽车）。仅使用一种尺寸的滑动窗口，我们只能检测一种尺寸的对象。...两种方法都可以使用，但其想法是产生所谓的“比例尺金字塔”，以便我们可以检测图像中不同尺寸的对象。这种方法的最大缺点是，各种比例的大量窗口可能会通过 CNN 进行预测。...该网络仅预测每个单元格的一组类别概率，而不考虑框数B。评估检测（交并比）在继续进行之前，我们需要知道如何衡量我们的模型是否正确检测到对象。

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如何仅使用TensorFlow C＋来训练深度神经网络

我写这篇博文的目标，是仅使用 TF C ++ API 来构建基础的深度神经网络（DNN），然后再尝试仅使用 CuDNN 实现这一功能。...在 OSX上，使用 brew就足够了：（左右滑动可看到全部代码）因为是从头构建 TF，我们还需要张量源：然后进行配置安装，你可以选择 GPU，也可以不选择，要做到这一点需要运行配置脚本：现在我们来创建将接收模型代码的文件...使用以下方法，我们可以轻松地调试张量： C ++ API 的独特之处在于，我们需要一个 Scope 对象来保存图构造的状态，这个对象将在运算中传递。...然后使用 Tanh 作为激活函数建立三个层。添加一个 L2 正则化。最后，我们计算一下损失，即预测和实际价格 y 之间的差异，再加上正则化。至此，我们完成了正向传播，并准备好启动反向传播部分。...到这一步，该网络经过训练，已经可以尝试预测一辆车的价格，也就是所谓的推理。我们来预测一下一台柴油发动机，车龄为 7 年，里程 11 万公里的宝马 Seria 1 的价格。

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