一：预训练模型介绍 Tensorflow Object Detection API自从发布以来，其提供预训练模型也是不断更新发布，功能越来越强大，对常见的物体几乎都可以做到实时准确的检测，对应用场景相对简单的视频分析与对象检测提供了极大的方便与更多的技术方案选择...tensorflow object detection提供的预训练模型都是基于以下三个数据集训练生成，它们是： COCO数据集 Kitti数据集 Open Images数据集 每个预训练模型都是以tar...二：使用模型实现对象检测 这里我们使用ssd_mobilenet模型，基于COCO数据集训练生成的，支持90个分类物体对象检测，首先需要读取模型文件，代码如下 tar_file = tarfile.open...- 检测人与书 ?...检测我的苹果电脑与喝水玻璃杯 ?
微信公众号：OpenCV学堂 猫狗识别概述 之前写过几篇关于tensorflow object detection API使用的相关文章分享，收到不少关注与鼓励，所以决定再写一篇感谢大家肯定与支持。...第一步 下载与安装tensorflow与object detection API模块tensorflow安装与配置执行下面的命令即可 Python –m pip install –upgrade tensorflow-gpu...但是千万别高兴的太早，以为GPU训练对显存与内存使用是基于贪心算法，它会一直尝试获取更多内存，大概训练了100左右step就会爆出如下的错误： tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError...网络使用GPU训练时，一般当GPU显存被占满的时候会出现这个错误 解决的方法，就是在训练命令执行之前，首先执行下面的命令行： Windows SET CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 Linux...第五步 模型使用，网络上随便找一张猫狗在一起的图像作为测试图像，通过下面的代码实现加载模型，调用tensorflow与opencv相关API函数读取模型与图像，运行代码测试结果如下： ?
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...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...detection_masks'] = output_dict['detection_masks'][0] return output_dict 下面就是通过opencv来读取一张彩色测试图像，然后调用模型进行检测与对象分割
到目前为止我们依然遗留了一个对在单机上使用深度学习框架来说最重要 的问题：如何利用 GPU， 也包括利用多个 GPU 进行训练。...使用 TensorFlow 的 dataset API 为 TensorFlow 的 RNN 语言模型重写数据读取 部分，以提高 I/O 效率。...请注意，这一篇我们主要关于 如何利用多 GPU 卡进行训练，请尽量在有多 块 GPU 卡的机器上运行本节示例。...计算参数更新量，更新参数 | to 1 PaddleFluid使用多GPU卡进行训练 在 PaddleFluid 中使用多个 GPU 卡以数据并行的方式训练需要引入 parallel_do...中使用多GPU卡进行训练 在 TensorFlow 中，通过调用 with tf.device() 创建一段 device context，在这段 context 中定义所需的计算，那么这 些计算将运行在指定的设备上
如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。 TensorFlow还是有使用的可能性，但它可能需要大量的样板代码和调整才能是你的网络使用多个GPU进行训练。...我已经使用并测试了这个多GPU功能近一年，我非常高兴能将它视为官方keras发行版的一部分。 在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。...我们接下来检查GPU变量： # 检测我们是否只使用一个GPU进行编译 if G <= 1: print("[INFO] training with 1 GPU...")...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。...然而，通过使用Keras和Python的多GPU训练，我们将训练时间减少到16秒，总训练时间为19m3s。 使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议尽可能使用多GPU培训。
背景：最近我们看到了一篇文章，关于如何用于你自己的数据集，训练Tensorflow的对象检测API。这篇文章让我们对对象检测产生了关注，正巧圣诞节来临，我们打算用这种方法试着找到圣诞老人。...图像标记的一个常见选择是使用工具贴标签，但是我们使用了“辛普森一家的角色识别和检测(第2部分)”这篇文章中出现的自定义脚本。...创建Tensorflow记录文件 一旦边界框信息存储在一个csv文件中，下一步就是将csv文件和图像转换为一个TF记录文件，这是Tensorflow的对象检测API使用的文件格式。...我们使用了预先训练过的检查点用作faster_rcnn_inception_resnet配置文件。我们使用这个模型是因为模型的准确性比模型训练的速度更重要。...接下来的步骤是了解更多关于配置文件中不同参数的信息，并更好地了解它们如何影响模型的训练及其预测。我们希望你现在能够为你自己的数据集训练对象检测器。
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。...浣熊检测器 如果你想知道这个探测器的更多细节，就继续读下去！ 在这篇文章中，我将解释所有必要的步骤来训练你自己的检测器。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。...现在你可以开始训练了: 训练可以在本地完成，也可以在云端完成(AWS、Google cloud等)。如果你在家里有GPU(至少超过2 GB)，那么你可以在本地做，否则我建议你使用云计算。...输出模型 在完成训练之后，我将训练过的模型导出到单个文件(Tensorflow graph proto)中，这样我就可以使用它进行推理。
在本文中，我们将了解最新的深度学习技术是如何解决上述这些问题的，并使用代码来实现它。 要快速掌握机器学习应用的开发，推荐汇智网的机器学习系列教程。 1、现代行人检测技术概述 ?...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。...如果你有nVidia的GPU，那么建议使用Tensorflow的GPU版本。
选自TowardsDataScience 作者：Léo Beaucourt 机器之心编译 参与：李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API，通过网络摄像头执行实时目标检测...此外，我还在项目中添加了视频后处理功能，这一功能也使用了多进程，以减少视频处理的时间（如果使用原始的 TensorFlow 目标检测 API 处理视频，会需要非常非常长的时间）。...用于数据科学的 Docker 鉴于大量文章对 TensorFlow 目标检测 API 的实现进行了说明，因此此处不再赘述。作为一名数据科学家，我将展示如何在日常工作中使用 Docker。...视频处理 为了成功用网络摄像头实时运行目标检测 API，我用了线程和多进程 Python 库。...总结 本文介绍了如何使用 docker 和 TensorFlow 实现实时目标检测项项目。如上文所述，docker 是测试新数据科学工具最安全的方式，也是我们提供给客户打包解决方案最安全的方式。
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 是否能够更快地训练和提供对象检测模型？...ML Engine是Google Cloud的TensorFlow托管平台，它简化了训练和提供机器学习模型的过程。要使用它，请为刚刚创建的项目启用必要的API。...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！...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。...在本节中，我们将向你展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型，并允许你利用针对移动设备优化的操作。
TensorFlow对象检测API是一个建立在TensorFlow之上的开源框架，可以轻松构建，训练和部署对象检测模型。 到目前为止，API的性能给我留下了深刻的印象。...在这篇文章中，我将API的对象设定为一个可以运动的玩具。本文将用六个步骤突出API的性能并教你如何构建一个玩具探测器，你也可以根据这六个步骤扩展与实践你想要构建的任何单个或多个对象检测器。 ?...TensorFlow检测模型 对于这个项目，我决定使用在coco数据集上训练的faster_rcnn_resnet101。...第五步：训练模型 终于!所有困难的(和无聊的)部分都完成了，我们可以开始训练模型了。因为我有一个可以合理使用的GPU，所以我决定在本地进行训练。然而，你也可以在云上进行训练。...在我的前一篇文章中，我使用Python moviepy库将视频解析成帧，然后在每个帧上运行对象检测器，并将结果返回到视频中。
COCO 预训练权重：可用于所有以基于对象的检查点（TF2 代码风格）形式提供的模型。...而现在我们支持将同步训练作为主要策略；我们的 TF2 模型可使用同步多 GPU 和 TPU 平台进行训练。 与 Eager 模式兼容的小样本训练和推理的 Colab 演示。...我们在其中加入了一个有趣的示例，是一个演示如何使用基于微调的小样本训练（仅使用五个示例图像！）来训练橡胶鸭子检测器的教程。...即使那些不使用 TensorFlow 对象检测模型的用户，也能从中获得帮助。...然后，根据用户运行的 TensorFlow 版本，启用或禁用这些模型。 利用由社区维护的现有主干网络实现。
图1的流程图显示了NVIDIA如何为经过预训练的模型启用逐步迁徙学习，并为IVA应用程序开发人员提供了端到端的深度学习工作流。...9个图像分类和检测模型预先打包在迁徙学习工具包中，其中包括在公共可用数据集上经过训练的网络。对象检测模型采用NVIDIA开发的检测技术。...· ResNet50 · VGG16 · GoogLeNet 让我们看一个如何使用迁移学习工具包特性的参考应用程序，例如为resnet50 4类对象检测器重新培训.../path/to/save/model 下载时间取决于网络速度 步骤2:训练模型 用于对象检测的预训练模型使用kitti文件格式的数据集。...关于多GPU大规模训练的注意事项 使用更多gpu进行训练可以让网络更快地吸收更多数据，节省了开发过程中宝贵的时间。迁移学习工具包支持多gpu培训，用户可以使用多个gpu并行训练模型。
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）。...在下一个教程中，我们将介绍如何添加我们自己的自定义对象来跟踪。 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。 如果你观看视频，我正在使用 Paperspace。...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。
非常简单的例子，学习如何使用TensorFlow打印“hello world”。 基本操作(包含notebook和py源代码)。一个涵盖TensorFlow基本操作的简单示例。...引入TensorFlow数据集API以优化输入数据管道。 7、多GPU 多GPU的基本操作(包含notebook和py源代码)。在TensorFlow中引入多GPU的简单示例。...在多GPU上训练神经网络(包含notebook和py源代码)。一个清晰简单的TensorFlow实现，用于在多个GPU上训练卷积神经网络。 数据集 一些示例需要MNIST数据集进行训练和测试。...来进行图像处理 2、Keras API示例 1.0:使用图像增强来进行深度学习 1.1:如何使用Keras函数式API进行深度学习 1.2:从零开始构建VGG网络来学习Keras 1.3:使用预训练的模型来分类照片中的物体...）检测-YOLOv2模型的使用 3.4:袋鼠（Kangaroo）检测-YOLOv2模型训练与调整 3.5:双手（Hands）检测-YOLOv2模型训练与调整 3.6:辛普森卡通图象角色（Simpson）
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 Google Cloud 上使用 TensorFlow 检测对象 以下说明介绍了如何使用 Google Cloud 上的 TensorFlow 对象检测 API 来检测对象。...使用 TensorFlow 和 Google Colab 训练自定义对象检测器 在本练习中，我们将使用 TensorFlow 对象检测 API 使用四种不同的模型训练自定义对象检测器。...input_shape：例如[1，300,300,3] 转换使用 TensorFlow 对象检测 API 开发的 TensorFlow 模型 本节介绍如何转换使用 TensorFlow 对象检测 API
译者注：TensorFlow 2.0已经将keras作为主要API，在TensorFlow 1.0中，也可以非常容易的引入Keras API。...只有当您实现一个相当尖端或”特别结构”的模型时，您才真正需要使用低级别的TensorFlow细节API。...但与此同时，由于这些模型训练步骤在训练不同模型时基本保持不变，因此非常不必要。 (4) 控制 CPU 和 GPU 模式 ?...如果安装了tensorflow-gpu，则默认情况下在Keras中会启用并使用GPU。如果您希望将某些操作移动到CPU，则可以通过一行代码做到。...对Keras来说，这将是一项额外的工作，但不是那么多，以至于它会减慢您的速度。您仍然可以快速实施、训练和测试您的网络，还可以轻松调试！
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。...设置 TensorFlow 对象检测 API TensorFlow 对象检测 API 在其官方网站上有详细记录，您一定要查看其“快速入门：用于现成的推断的 Jupyter 笔记本”指南，快速介绍了如何在...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。...如何在 iOS 中使用我们的经过训练的对象检测模型？...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。
接下来，我将向您展示如何开箱即用地使用 YOLO，以及如何训练您自己的自定义对象检测器。...那里有 80 种对象类型。 如何训练您的自定义 YOLO 对象检测模型 任务说明 要设计对象检测模型，您需要知道要检测的对象类型。这应该是您要为其创建检测器的有限数量的对象类型。...如果您需要安装它，我建议您遵循 Anaconda 的官方指南； 如果您的计算机具有支持 CUDA 的 GPU（NVIDIA 制造的 GPU），则需要一些相关的库来支持基于 GPU 的训练。...如果您需要启用 GPU 支持，请查看NVIDIA 网站上的指南。您的目标是为您的操作系统安装最新版本的 CUDA Toolkit 和 cuDNN； 你可能想要组织一个独立的虚拟环境来工作。...'projects/my_project', api_token=my_token) 定义回调 TensorFlow 和 Keras 让我们可以使用回调来监控训练进度
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