开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用tensorflow对象检测API的变化/波动的SSD Mobilenet训练损失

TensorFlow对象检测API是一个用于训练和部署目标检测模型的开源框架。SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种基于深度学习的目标检测算法，结合了高效的特征提取和多尺度的检测策略，能够在保持较高准确率的同时实现实时检测。

在使用SSD Mobilenet进行训练时，训练损失的变化/波动是一个重要的指标，它反映了模型在训练过程中的收敛情况和学习效果。训练损失的变化越小，表示模型的学习效果越好。

SSD Mobilenet的训练损失可以通过监控模型的损失函数来进行评估。损失函数通常包括两个部分：定位损失和分类损失。定位损失用于衡量模型对目标位置的预测准确度，分类损失用于衡量模型对目标类别的预测准确度。

在训练过程中，随着模型的迭代次数增加，损失函数会逐渐减小。然而，由于数据集的复杂性和模型的复杂性，训练损失可能会出现波动。这种波动可能是由于数据集中的噪声、模型的过拟合或欠拟合等因素引起的。

为了减小训练损失的波动，可以采取以下策略：

数据增强：通过对训练数据进行随机变换、旋转、缩放等操作，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。
学习率调整：逐渐降低学习率，使模型在训练后期更加稳定。
正则化：通过添加正则化项，限制模型的复杂度，减少过拟合的可能性。
批量归一化：对输入数据进行归一化处理，加速模型的收敛速度，减少训练损失的波动。

腾讯云提供了一系列与目标检测相关的产品和服务，包括：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了强大的机器学习和深度学习平台，支持使用TensorFlow进行目标检测模型的训练和部署。
腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）：提供了高可靠、低成本的对象存储服务，可用于存储训练数据和模型参数。
腾讯云GPU服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu）：提供了强大的GPU计算能力，加速深度学习模型的训练和推理。
腾讯云函数计算（https://cloud.tencent.com/product/scf）：提供了无服务器的计算服务，可用于快速部署和调用目标检测模型。

以上是关于使用TensorFlow对象检测API的SSD Mobilenet训练损失的完善且全面的答案，希望对您有帮助。

相关搜索:Android上的Tensorflow对象检测API tensorflow api对象检测模型中的微小对象检测 Tensorflow对象检测API -在一个图形上显示训练和验证的损失 Tensorflow对象检测API: TensorBoard中损坏的训练图像 tensorflow对象检测api中的提前停止 Tensorflow对象检测API中的训练和验证准确性 Tensorflow检测API中SSD检测器的灰度输入图像 Tensorflow目标检测API在MSCOCO上的训练时间为什么在训练tensorflow对象检测ssd移动网络模型时我的训练损失很高从训练Tensorflow对象检测API开始的低损失

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用Tensorflow对象检测在安卓手机上“寻找”皮卡丘

在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。...在应用中的检测的屏幕截图 Tensorflow对象检测API 这个程序包是TensorFlow对对象检测问题的响应——也就是说，在一个框架中检测实际对象(皮卡丘)的过程。...因此，TensorFlow提供了几个配置文件（下方），只需要很少的更改就可以使其在新的训练环境中工作。我使用的模型是ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017。..._2017.tar.gz 在我的训练中，我使用了配置文件ssd_mobilenet_v1_pets.config作为一个起点。...其中大部分没有被检测到总结和回顾在本文中，我解释了使用TensorFlow对象检测库来训练自定义模型的所有必要步骤。

2K5 0

构建对象检测模型

TensorFlow对象检测API 一种通用的目标检测框架通常，我们在构建对象检测框架时遵循三个步骤：首先，使用深度学习模型或算法在图像中生成一组的边界框（即对象定位） ?...TensorFlow对象检测API TensorFlow对象检测API是一个框架，用于创建一个深度学习网络来解决对象检测问题。在他们的框架中已经有了预训练的模型，他们称之为Model Zoo。...下表描述了预训练模型中使用的各种体系结构： ? MobileNet-SSD SSD架构是一个单卷积网络，它学习和预测框的位置，并在一次通过中对这些位置进行分类。因此，SSD可以进行端到端的训练。...MobileNet-SSD 损失函数通过最后一组匹配的框，我们可以这样计算损失： L = 1/N (L class + L box) 这里，N是匹配框的总数。"...API的目标检测模型加载对象检测模型： model_name = 'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17' detection_model = load_model(model_name

1.1K1 0

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

我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。...链接：https://www.tensorflow.org/install/install_sources 安装TensorFlow对象检测如果这是你第一次使用TensorFlow对象检测，欢迎！...使用SSD MobileNet检查点进行迁移学习从头开始训练模型以识别宠物品种需要为每个宠物品种拍摄数千张训练图像并花费数小时或数天的训练时间。...我们可以使用许多模型来训练识别图像中的各种对象。我们可以使用这些训练模型中的检查点，然后将它们应用于我们的自定义对象检测任务。...对于这个例子，我们使用MobileNet的SSD，MobileNet是一种针对移动设备进行优化的对象检测模型。首先，下载并提取已在COCO数据集上预训练的最新MobileNet检查点。

3.9K5 0

TensorFlow 模型优化工具包：模型大小减半，精度几乎不变！

深度学习模型通常能够在使用相较于最初训练时更少精确度的情况下，产生良好的推理结果。并且在我们对多个模型的实验中，我们发现推理质量几乎没有损失。...以下是在 MobileNet V1 和 V2 模型以及 MobileNet SSD 模型的一些测试结果。...其中，MobileNet v1 和 v2 的结果基于 ImageNet 图像识别任务测得，而 MobileNet SSD 模型则在 COCO 目标检测任务上评估而得。 ?...在 COCO 目标检测任务中，我们对 Mobilenet SSD float32 模型及其 fp16 变体进行了评估。 ?...图 4 不同模型下精度损失测试结果如何使用 float16 quantization 工具用户可以在 TensorFlow Lite converter 上指定训练后的 float16 quantization

1.6K3 0

Python 数据科学入门教程：TensorFlow 目标检测

这个 API 可以用于检测图像和/或视频中的对象，带有使用边界框，使用可用的一些预先训练好的模型，或者你自己可以训练的模型（API 也变得更容易）。...三、跟踪自定义对象欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 系列教程的第 3 部分。在这部分以及随后的几部分中，我们将介绍如何使用此 API 跟踪和检测自己的自定义对象。...四、创建 TFRecord 欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 系列教程的第 4 部分。在本教程的这一部分，我们将介绍如何创建 TFRecord 文件，我们需要它来训练对象检测模型。...五、训练自定义对象检测器欢迎阅读 TensorFlow 对象检测 API 系列教程的第 5 部分。在本教程的这一部分，我们将训练我们的对象检测模型，来检测我们的自定义对象。...为了使用模型来检测事物，我们需要导出图形，所以在下一个教程中，我们将导出图形，然后测试模型。六、测试自定义对象检测器欢迎阅读 TensorFlow 对象检测 API 教程系列的第 6 部分。

1.4K3 0

tensorflow Object Detection API使用预训练模型mask r-cnn实现对象检测

这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用预训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。...tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多预训练的网络模型，提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用，首先需要下载Mask R-CNN网络模型，这个在tensorflow...的models的github上面有详细的解释与model zoo的页面介绍， tensorflow models的github主页地址如下： https://github.com/tensorflow/...coco数据集，可以检测与分割90个对象类别，所以下面需要把对应labelmap文件读进去，这个文件在 models\research\objectdetection\data 目录下，实现代码如下：...category_index = label_map_util.create_category_index(categories) 有了这个之后就需要从模型中取出如下几个tensor num_detections 表示检测对象数目

5.6K3 0

使用 Set 检测 JavaScript 对象值的变化

这种 JavaScript 方法旨在通过将对象文字的值转换为数组，然后转换为集合，以便比较之前和之后状态之间的唯一值，从而检测对象文字的更改。...总结一下这个过程：从对象值创建数组：使用 Object.values() 方法将对象文字 before 和 after 的值提取为数组。...合并数组：将 beforeArr 和 afterArr 的值使用扩展运算符（...）合并为单个数组。...Set(merged);let beforeSet = new Set(beforeArr);if (mergedSet.size > beforeSet.size) { console.log('检测到变化...');} else { console.log('无变化');}然而，需要注意的是，在某些自动生成动态属性（如updated_at、created_at等）的情况下，此方法可能并不完全可靠。

1071 0

使用 Set 检测 JavaScript 对象值的变化

当使用该数组初始化一个新的集合时，它返回了包含7个不同值的集合。就是这样工作的。您可以在MDN上阅读更多有关集合的信息。...let user = { name: "Ygritte Snow", married: true, home: "Winterfell" };但是我们的JavaScript如何检测到对象文字的值已更改呢...这是我们将要做的：将Ygritte结婚前和结婚后的对象值转换为可迭代的内容，即2个数组，使用Object.values()方法。使用展开运算符合并这两个数组。...创建一个合并后数组的集合以及一个初始对象的集合。比较结婚前集合和合并集合的大小。...然后我们使用Set的size属性比较了结婚前集合（结婚前对象的值）和合并集合（结婚前和结婚后对象的值）。通常我们将对象文字的值转换为数组，然后将数组转换为集合。

1290 0

X射线图像中的目标检测

3.3 创建训练和训练模型我们的训练是通过TensorFlow目标检测API完成的，我们可以从下面的链接下载和安装，还可以下载来自TensorFlow模型Zoo的配置文件和目标检测预训练模型。...TensorFlow目标检测API： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection TensorFlow...此外，训练过程由TensorBoard监控，可以在线查看训练进度，如结束训练的步数、训练损失、验证损失等等。...SSD使用VGG16作为特征提取器（等效于Faster RCNN中的CNN），它使得SSD易于训练、检测迅速，并且可以直接集成到需要实时检测的系统中。...为了实现目标检测模型，我们使用Tensorflow目标检测API并在Google Cloud平台上训练，我们训练了几种模型并评估了它们的性能。（3）模型评估指标。

1.5K2 0

系列 | OpenVINO视觉加速库使用二

以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例，实现从tensorflow的pb文件到IR格式的bin与xml文件生成。...特别值得赞扬的是模型优化器在R4版本中开始支持原生的tensorflow与基于tensorflow对象检测框架预训练与迁移学习两种方式生成的tensorflow模型。...表示交换R与B通道顺序上述的运行脚本与参数只能支持tensorflow本身的导出PB文件，对tensorflow对象检测框架中的预训练模型与自定义训练生成的模型无法正确生成IR。...来自对象检测框架导出模型时候config文件，描述模型的结构与训练相关信息。...--input_shape 模型的输入数据，相当于对象检测网络中image_tensor的四维数据以对象检测网络中SSD MobileNet V2版本为例，执行如下脚本即可转换为IR模型： python

3.4K5 1

干货 | tensorflow模型导出与OpenCV DNN中使用

、实现图像与视频场景中的图像分类对象检测图像分割其模型导入与加载的相关API支持以下深度学习框架 tensorflow - readNetFromTensorflow caffe - readNetFromCaffe...pytorch - readNetFromTorch darknet - readNetFromDarknet OpenCV3.4.1以上版本支持tensorflow1.11版本以上的对象检测框架(object...使用tensorflow模型根据tensorflow中迁移学习或者下载预训练模型不同，OpenCV DNN 模块提供如下可以使用脚本生成对应的模型配置文件 tf_text_graph_ssd.py...对SSD对象检测模型，生成模型描述文件运行以下命令行即可(在一行执行)： python tf_text_graph_ssd.py --input /path/to/model.pb --config...OpenCV DNN 行人检测本人尝试了基于tensorflow object detection API使用MobileNet-SSD v2迁移学习实现自定义数据集训练，导出预测图之后，使用OpenCV

4.9K3 1

TensorFlow 智能移动项目：1~5

然后，我们将详细讨论 TensorFlow 对象检测 API 的工作原理，如何使用其多个模型进行推理以及如何使用自己的数据集对其进行重新训练。...总而言之，我们将在本章中介绍以下主题：物体检测：快速概述设置 TensorFlow 对象检测 API 重新训练 SSD-MobileNet 和更快的 RCNN 模型在 iOS...TensorFlow 检测模型动物园中提供了 TensorFlow 对象检测 API 支持的预训练模型的完整列表，并且大多数都是使用 MS COCO 数据集进行训练的。...重新训练 SSD-MobileNet 和 Faster RCNN 模型经过预训练的 TensorFlow 对象检测模型当然可以很好地解决某些问题。...然后，我们详细介绍了如何使用 TensorFlow 对象检测 API 通过预训练的模型进行现成的推理，以及如何在 Python 中重新训练预训练的 TensorFlow 对象检测模型。

4.3K2 0

TensorFlow 目标检测模型转换为 OpenCV DNN 可调用格式

训练的目标检测模型. 1....TensorFlow 目标检测 API - SSD 例示 TensorFlow 中，深度学习网络被表示为图(graphs)，其中图中每个节点(node) 是其输入的一种变换....也可以采用 python 利用 TensorFlow 操作子(operations) 来构建自定义网络层. TensorFlow 目标检测API 是用于创建目标检测深度网络的框架....TensorFlow 目标检测模型转换为 DNN 可调用格式 OpenCV DNN 模块调用 TensorFlow 训练的目标检测模型时，需要一个额外的配置文件，其主要是基于与 protocol buffers...DNN 目标检测 - SSD 例示与 TensorFLow 目标检测 API -SSD 例示一样，检测测试下基于 OpenCV DNN 的 SSD 目标检测. [1] - 首先进行模型转换，如： python3

2.4K2 0

Tensorflow Object Detection API 终于支持tensorflow1.x与tensorflow2.x了

Tensorflow Object Detection API框架基于tensorflow框架构建的快速对象检测模型构建、训练、部署框架，是针对计算机视觉领域对象检测任务的深度学习框架。...其中model zoo方面，tensorflow1.x基于COCO数据集预训练支持对象检测模型包括： SSD，支持MobileNetv1/MobileNetv2/MobileNetv3/ResNet50...CenterNet Resnet50 支持Box+KeyPoint 此外还支持修改与注册自定义的对象检测模型训练。...把上面的命令行中的tf1改成tf2就会完成tensorflow2.x版本的对象检测框架安装与配置。...运行代码测试使用SSD MobileNet模型基于tensorflow1.x版本的对象检测框架，完成实时对象检测，代码实现如下： MODEL_NAME = 'ssd_mobilenet_v2_coco

1.1K4 0

浣熊检测器实例, 如何用TensorFlow的Object Detector API来训练你的物体检测器

这篇文章是“用Tensorflow和OpenCV构建实时对象识别应用”的后续文章。具体来说，我在自己收集和标记的数据集上训练了我的浣熊检测器。完整的数据集可以在我的Github repo上看到。...特别地，我创建了一个具有相对良好结果的对象检测器来识别浣熊。...创建数据集你需要做的第一件事是创建自己的数据集:Tensorflow的Object Detection API使用TFRecord文件格式，因此在最后我们需要将数据集转换为该文件格式。...在我的训练中，我使用ssd_mobilenet_v1_pets.config作为基础。...在我的例子中，我使用了ssd_mobilenet_v1_coco模型，因为模型速度对我来说比精确度更重要。

1.6K7 0

毫秒级检测！你见过带GPU加速的树莓派吗？

，包括faster rcnn， ssd, yolo2等等，要在树莓派这种资源紧张的设备上运行检测模型，首先想到的就是用最轻量的MobileNet SSD，使用Tensorflow object detection...api实现的MobileNet SSD虽然已经非常轻，但在树莓派上推导一张1280x720的图仍然需要2秒，有兴趣的同学可以参考这两个项目： armv7版Tensorflow（必须是1.4及以上）:https...截止到2018年3月15日，NCSDK还没有支持Tensorflow版的MobileNet SSD（比如tf.cast这个操作还未被支持），所以我们需要用Caffe来训练模型，部署到树莓派上。...就是正常的用caffe训练MobileNet-SSD，主要参考这个仓库： MobileNet-SSD: https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD README...任务目标检测r10目录中的图片中的对象，标记出来，存到r10_tmp目录里。

2.3K10 0

毫秒级检测！你见过带GPU的树莓派吗？

， ssd, yolo2等等，要在树莓派这种资源紧张的设备上运行检测模型，首先想到的就是用最轻量的MobileNet SSD，使用Tensorflow object detection api实现的MobileNet...截止到2018年3月15日，NCSDK还没有支持Tensorflow版的MobileNet SSD（比如tf.cast这个操作还未被支持），所以我们需要用Caffe来训练模型，部署到树莓派上。...训练端通常是一个Ubuntu 带GPU主机，训练Caffe或TensorFlow模型，编译成NCS可以执行的graph；测试端则面向ncs python mvnc api编程，可以运行在树莓派上raspbian...OpenCV 看pyimagesearch这个教程 Caffe模型训练就是正常的用caffe训练MobileNet-SSD，主要参考这个仓库： MobileNet-SSD: https://github.com...MobileNet-SSD没啥改动，甚至训练参数也不用怎么改动，主要工作还是在数据预处理上，可以参考我的预处理代码树莓派NCS模型测试现在我们要用ncs版的ssd模型在树莓派上进行对图片做检测，这个目标一旦达成我们自然也能对视频或摄像头数据进行检测了

8.7K8 0

视频识别训练2.3(实现TensorFlow视频识别)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。盯住梅西：TensorFlow目标检测实战 https://baijiahao.baidu.com/s?...id=1581115075233058548&wfr=spider&for=pc 1、对于谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统实现教程 http...搭建属于自己的物体识别模型（2）——训练并使用自己的模型 http://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949 flags.DEFINE_string...API训练出自己的目标检测模型 Object Detection API提供了5种网络结构的预训练的权重，全部是用COCO数据集进行训练，这五种模型分别是SSD+mobilenet、SSD+inception_v2.../evempire/p/8401352.html TensorFlow使用object detection训练自己的模型用于物体识别 (使用这个进行调参) python object_detection

1.1K2 0

新树莓派4机器学习性能评测：这个报告有点儿辣眼睛

MobileNet v1 SSD 0.75深度模型和MobileNet v2 SSD模型的基准测试结果以毫秒为单位，均使用COCO数据集的Common Objects 进行训练，输入大小为300×300...查看Google的Coral USB加速器的结果时，我们看到了更大的变化。将USB 3.0添加到Raspberry Pi 4意味着我们看到原始结果与新结果之间的推理速度大约增加了3倍。...“ - Eben Upton，Raspberry Pi基金会创始人测试使用单个3888×2916像素的测试图像，其中包含框架中的两个可识别对象，香蕉?和苹果?。...由于TensorFlow模型的加载开销而需要更长时间，所以第一次推理运行时间没计算在内。 ?...MobileNet v1 SSD 0.75深度模型和MobileNet v2 SSD模型的基准测试结果以毫秒为单位，均使用COCO数据集的Common Objects 进行训练，输入大小为300×300

3.9K3 0

深度学习行人检测器

2、使用tensorflow目标检测API进行人体检测 Tensorflow是来自google的开源API，被广泛地用于使用深度神经网络的机器学习任务。...tensorflow 的目标检测API是基于Tensorflow的一个开源库，用来支持目标检测模型的训练和评估。...今天我们将了解以下Tensorflow检测模型ZOO，其中包含了一组与tensorflow目标检测API兼容的预训练模型。...我对Tensorflow检测模型Zoo中的下面3个模型更感兴趣： ssd_mobilenet_v1_coco，可运行在android手机上 faster_rcnn_inception_v2_coco ，...3.1 SSD Mobilenet V1 COCO Model 这是准确率最低但是检测速度最快的模型。它可以在如今的安卓手机上实时检测行人。 ?

1.7K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭