挂载Google云端硬盘 from google.colab import drive import os drive.mount('/content/drive') data_dir = 'drive
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 ?
授课的对象是信息科学、数据科学专业的硕士与博士研究生。跟在国内一样，我依然使用翻转教学（flipped instruction）方式。 过去的几周，我们把“Python 基础”部分学完了。...因此，我为他们找到了一款合适的 Python 练习工具。这里，我把这款工具也分享给你。 这款工具，就是 Google Colab 。我曾经在《如何免费云端运行Python深度学习框架？》...而这些，Google Colab 都帮你处理好了。...注意，虽然你俩可能用的是不同的操作系统、不同的浏览器，但因为都用了 Google Colab ，你们的 Python 环境是完全一致的。...本文给你推荐的 Google Colab ，可以帮你解决 Python 初学者练习实践 Python 编程时，最常遇到的几大痛点。
本次我们讲一下如何利用Google的colab使用GEE。colab是Google推出的云端的jupyter notebook，使用Google的算力，甚至可以白嫖Google的GPU,简直美滋滋。...但是，我们这次主要还是说一下如何利用colab也就是python代码来使用GEE。总体来说，GEE在python和JavaScript中的使用差不了太多。...只要掌握了js代码的编写，python应该也很快能上手。 我们这次就以展示Landsat-8数据为例，来简单介绍一下。...第一步： from google.colab import auth auth.authenticate_user() 写了上述代码，就会出来一个链接还有一个框框，点击进去，然后选择你的账号，再点击允许...使用colab还有一点就是可以和Google AI paltform进行联动，训练自己需要的深度学习模型（Tensorflow），GEE自带的模型真的不太够。
刚开始用Python的时候，总会在安装Python环境中遇到不少问题。比如说，安装之后怎么使用，新的package怎么安装等。今天发现了一款解决这些入门问题的黑科技，Google Colab....Google Colab是谷歌开发的升级版的Jupyter notebook。Jupyter notebook本身已经很好用了，但还是需要在本地安装。...而Colab不需要任何安装，只要在浏览器里输入 https://colab.research.google.com， 就可以在浏览器里运行Python 2,3等程序啦。
TensorFlow 2 https://tensorflow.google.cn/guide/effective_tf2 Object Detection API GitHub 代码库https://...分布策略 https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training 如果您想立即尝试这些内容，建议您查看我们全新的 Colab 演示（适用于推理和小样本训练...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。...tf-slim https://github.com/google-research/tf-slim Keras 应用 https://tensorflow.google.cn/api_docs/python
Python API Guides (仅记录日常用到的api) TensorFlow API 树 (Python) Tensor转换： Ref 生成tensor tf.string_to_number.../python/ops/check_ops.py Graphs运作： Ref 会话管理 tf.Session Defined in tensorflow/python/client/session.py...in tensorflow/python/framework/ops.py..../python/ops/gen_math_ops.py tf.Assert Defined in tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py. tf.Print...Defined in tensorflow/python/ops/logging_ops.py.
检测对象 使用 TensorFlow 和 Google Colab 训练自定义对象检测器 Mask R-CNN 概述和 Google Colab 演示 开发对象跟踪器模型来补充对象检测器 SSD 概述...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。...您可以通过键入%tensorflow_version 2.x在 Google Colab 中安装 TensorFlow 2.x，但是对象检测 API 会导致错误。...将针对此转换描述三种方法： Python API，在本地 PC 中用于tflite转换 使用tflite转换的 Google Colab Google Colab 使用toco 由于这是对象检测转换，因此我们的模型是根据...TensorFlow 对象检测 API 开发的，因此我们将在 Google Colab 中使用toco方法。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架...从 Kaggle 上传数据 从 Kaggle 生成 API Token 来自 Kaggle 的数据可以直接上传到 Colab，不过这需要 Kaggle 的 API Token 才能完成数据导入，步骤如下...检查 Colab 中 GPU 的详细信息 导入重要的包 import tensorflow as tffrom tensorflow.python.client import device_lib 检查...Google Colab 中的 TPU Google Colab 使用 TPU（张量处理单元）进行 Tensorflow 图上的加速。...参考文献 [1] Google Colab, https://colab.research.google.com/ [2] Python 2 Deprecation, Google Colab, Google
本文将介绍如何用 Python 使用 Google Colab，以及一些 Colab 使用技巧。...从 Kaggle 上传数据 从 Kaggle 生成 API Token 来自 Kaggle 的数据可以直接上传到 Colab，不过这需要 Kaggle 的 API Token 才能完成数据导入，步骤如下...检查 Colab 中 GPU 的详细信息 导入重要的包 import tensorflow as tffrom tensorflow.python.client import device_lib 检查...Google Colab 中的 TPU Google Colab 使用 TPU（张量处理单元）进行 Tensorflow 图上的加速。...参考文献 [1] Google Colab, https://colab.research.google.com/ [2] Python 2 Deprecation, Google Colab, Google
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...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...检测运行结果如下： ? 带mask分割效果如下： ? 官方测试图像运行结果： ?
2）也可以直接用tf.loadGraphModel加载自己训练的实物检测模型，不过只能得到识别结果信息，没有位置信息 在微信小程序中接入tensorflow，自己训练实物检测模型，实现识别摄像头数据流中的眼镜...的 layerModel格式的模型 有H5版的手绘图片识别：https://medium.com/tensorflow/train-on-google-colab-and-run-on-the-browser-a-case-study...，用户送礼物时也可选择送简笔画图片或者是识别出来的实物图任意选择 究其深层原因，是因为画布手绘图是灰度图，用python api np.array(image.getdata())可以看出得到其数据是一维数组...图片 比如colab训练模型识别鸭子的示例：https://colab.research.google.com/github/tensorflow/models/blob/master/research...research/object_detection/colab_tutorials 图片 将 https://colab.research.google.com/github/tensorflow
Lightning 以面向对象的方式处理建模过程，定义了一些可重用和可跨项目使用的共享组件。...MediaPipe是用于构建多模式、跨平台应用机器学习管道的框架，可用于人脸检测、多手跟踪、对象检测等。该项目是开源的，并绑定了多种语言，包括 Python、C++ 和 JavaScript。...TensorFlow Cloud可让用户将本地环境连接到 Google Cloud。...Google Colab是一个基于云的笔记本环境，与 Jupyter 非常相似。...将 Colab 连接到 Google Cloud 进行 GPU 或 TPU 训练很容易，并且PyTorch 也可以与 Colab 一起使用。 三项对此完，这两个框架可以说是神仙打架了，各有优劣。
，可以对狗和猫品种进行实时检测，并且手机上的空间不超过12M。请注意，除了在云中训练对象检测模型之外，你也可以在自己的硬件或Colab上运行训练。...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！...：） 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行 此时，你以及拥有了一个训练好的宠物种类检测器，你可以使用Colab notebook在零点设置的情况下在浏览器中测试你自己的图像。...Colab notebook：https://colab.research.google.com/github/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection
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...（可选）要在Tensorflow对象检测API代码基础之上进行进一步的工作，请检出model_main.py并model_lib.py作为起点。 现在，需要安装其余的依赖项。...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。
对象检测利用图像分类器来确定图像中存在的内容和位置。通过使用卷积神经网络（CNN），这些任务变得更容易，可以在一遍扫描图像的过程中检测多个类别。 ? 计算机视觉很酷！...探索性数据分析 - 与所有数据分析一样，我们开始探索我们拥有的图像以及我们需要检测的对象类型。 ? 训练数据集中的类频率 快速浏览一下训练图像，发现某些对象出现的次数比其他对象更多。...然后，它尝试检测每个网格单元中的类别，并将对象分配给每个网格单元的5个锚点框之一。锚点框的形状不同，旨在为每个网格单元捕获不同形状的对象。...成本函数有三个主要组成部分： 类别损失：如果检测到对象，则为类别条件概率的平方误差。因此，只有当网格单元中存在对象时，损失函数才会惩罚分类错误。...大多数框不负责检测物体，因此方程式分为两部分，一部分用于检测对象的框，另一部分用于其余的框。正则化项术语λnoobj（默认值：0.5）应用于后一部分以权衡未检测到对象的框。
注：初学者示例 链接 https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/r2/tutorials/...quickstart/beginner.ipynb 资深人士示例 链接 https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master...注：API 参考 链接 https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf 安装 若要安装 Alpha 版，我们建议您创建一个新的虚拟环境并使用...注：Colab 链接 https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb#recent=true 函数，而非会话 下面我们深入介绍 2.0...“Eager execution” 还有助于调试和监控运行中的代码，您可以使用 Python 调试程序检查变量、层及梯度等对象。
2023-02-15 目前colab已经不支持使用：%tensorflow_version 1.x来切换使用tensorflow1.x版本了。...python -m pip uninstall pip # 将下载的python3.6软连接到python %%bash export py=`which python` sudo rm $py export...python get-pip.py !pip install tensorflow-gpu==1.15.0 !python -V !...pip -V 新建一个test.py，在里面输入： import tensorflow as tf print(tf....__version__) 执行：python test.py 补充：需要注意我们需要使用python指令来运行程序，在colab的ipynb里面的环境还是没有变化的。
翻译 | 于志鹏 整理 | 吴璇 在 TensorFlow 众多功能和工具中，有一个名为 TensorFlow 目标检测 API 的组件。...数月之后，我开始着手优化我之前训练的检测皮卡丘的模型，目的是直接使用 Python、OpenCV、以及 TensorFlow 来检测视频中的目标。源代码可以从我的 GitHub 中获取。...这就是皮卡丘 模型优化 如上面所述，在以前的工作中，我对皮卡丘检测模型做了初始的训练，这个模型的目的是在安卓设备或 Python notebook 上进行皮卡丘检测。...我的大部分代码都是基于 TensorFlow 目标检测 repo 提供的 Python notebook 实现的。这些代码完成了大部分困难的工作，因为它包括很多功能，可以简化检测过程。...为创建这个视频，需要用到 VideoWriter 对象，每次遍历时，帧的副本都会被写入这个对象（不含声音）。 结果和讨论 这两个视频显示了模型的运行过程： ? ? 第一个视频的检测非常好。
在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...https://colab.research.google.com/drive/1U3fkRu6-hwjk7wWIpg-iylL2u5T9t7rr#scrollTo=uQCnYPVDrsgx 示例各节如下...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...#coco-trained-models 还将利用Google Colab进行计算，这是一种提供免费GPU的资源。...将利用Google Colab免费提供GPU计算（长达12小时）。 Colab笔记本在这里。基于GitHub的仓库在这里。
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