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目标检测第1步-运行tensorflow官方示例

在进行本文操作之前,需要先安装好tensorflow的gpu版本。 本文作者的环境:python3.6、Windows10、tensorflow_gpu1.10 已经安装好的可以跳过,学习如何安装tensorflow的gpu版本的读者请阅读本文作者的另外一篇文章《深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的安装》,链接:https://www.jianshu.com/p/4ebaa78e0233 本文是写给目标检测入门新手的指导文章,会用示意图将每一步的详细实现过程展示出来。 本文在学习《Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型(1)——环境搭建与测试》的基础上优化并总结,此博客链接:https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79081499,感谢此博客作者。 本文作者接触深度学习2个月后,开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》,链接:https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测,专题内容偏向于掌握技能,学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力,学习原理请自行另找文章。

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protobuf使用简介

环境:windows,java 1. protobuf概述 protobuf是Google开发一种数据描述格式,能够将结构化数据序列化,可用于数据存储,通信协议等方面。 protobuf是以二进制来存储数据的。相对于JSON和XML具有以下优点: - 简洁 - 体积小:消息大小只需要XML的1/10 ~ 1/3 - 速度快:解析速度比XML快20 ~ 100倍 - 使用protobuf的编译器,可以生成更容易在编程中使用的数据访问代码 - 更好的兼容性,protobuf设计的一个原则就是要能够很好的支持向下或向上兼容 2. 下载,安装 在使用protobuf之前,需要安装protobuf编译器和运行时环境。 由于protobuf是跨平台,跨语言的,所以需要下载和安装对应版本的编译器和运行时依赖。 (1)protobuf编译器下载:https://github.com/google/protobuf/releases。 对于windows平台,下载:protoc-${version}-win32.zip。在此以protoc-3.3.0-win32.zip为例。 解压到指定目录,如:D:\protoc-3.3.0-win32。添加到windows环境变量:D:\protoc-3.3.0-win32\bin。 (2)protobuf运行时下载:protobuf运行时环境是区分不同语言的,针对不同语言的安装方式不同。 下载protobuf到指定目录:git clone https://github.com/google/protobuf.git,如:D:\protobuf。 对于java语言而言,可以通过maven将protobuf运行时依赖安装到本地仓库,详见:https://github.com/google/protobuf/tree/master/java。 需要注意的是,在执行:mvn install 之前,需要将protobuf编译器(在此即:D:\protoc-3.3.0-win32\bin\protoc.exe)拷贝到protobuf目录下的src路径下,即:D:\protobuf\src。 否则,在编译安装protobuf运行时环境时报错:

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