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告别对象检测图像数据手动标注的坑,用Anno-Mage半自动图像标注工具

大家做对象检测模型训练与迁移学习时候,常常需要自己标注数据,特别是针对一些自定义的对象做标注的时候,标注数据是一项枯燥而且乏味的工作,虽然大家都知道标注数据工作很重要,特别是高质量的标注数据是模型取得良好效果的必要条件,但是毕竟是基础工作,很多CV开发者还是很不愿意干这个活的,手动标注考验耐心,让人崩溃!小编曾经标注了三天的数据就觉得很难受了,要想告别手动标注,有什么好工具,最近小编就发现一个很好的开源工具,可以实现半自动的对象检测数据标注,然后简单的人工检查一下就好啦,真的是大大降低人力成本与时间成本。这个神器就是Anno-Mage

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构建自动车牌识别系统

在上面的架构中,有六个模块。标记、训练、保存模型、OCR和模型管道,以及RESTful API。但是本文只详细介绍前三个模块。过程如下。首先,我们将收集图像。然后使用python GUI开发的开源软件图像标注工具对图像进行车牌或号牌的标注。然后在对图像进行标记后,我们将进行数据预处理,在TensorFlow 2中构建和训练一个深度学习目标检测模型(Inception Resnet V2)。完成目标检测模型训练过程后,使用该模型裁剪包含车牌的图像,也称为关注区域(ROI),并将该ROI传递给Python中的 Tesserac API。使用PyTesseract,我们将从图像中提取文本。最后我们将所有这些放在一起,并构建深度学习模型管道。在最后一个模块中,将使用FLASK Python创建一个Web应用程序项目。这样,我们可以将我们的应用程序发布供他人使用。

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《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练

目前为止,我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras,它的功能很强大:搭建了各种神经网络架构,包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第13章)。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时,就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程,例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题,还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先,先来快速学习下TensorFlow。

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