Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口（Object Detection API），能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。...TensorMouse允许你用香蕉玩游戏 它是如何工作的？ TensorMouse记录来自网络摄像头的图像序列。然后将这些数据输入到Tensorflow对象检测接口中，返回对象的概率和位置的图。...应用程序的主要部分按顺序重复以下步骤： 1.使用OpenCV从网络摄像头进行单帧采集 2.使用Tensorflow对象检测接口进行对象检测 3.根据检测到的对象位置移动鼠标光标 帧采集 使用Python...它使用在COCO数据集上训练的Tensorflow对象检测接口固有的Mobilenet神经网络图。该数据集由80个不同的对象组成，主要包括杯子，苹果，餐具等家用物品。 ?...检测到的具有带有相应概率的对象 如果检测到的对象相应的概率超过指定的阈值（一般为85％），则TensorMouse会将该对象视为检测对象，并计算检测到对象的方框的中心。
【导读】近期，浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...—imdb 使用imdb数据集,—nworks 8 表示8核心的cpu并行转换数据。因为我们首先需要进行非常耗时的人脸检测和对齐步棸，所以我们建议使用尽可能多的核心数。.../models" --batch_size 128 --cuda One picture demo 如果你想在自己的图片上测试模拟 > python eval.py --I "....demo.py 待办 x 项目版本一 x 代码检查 x 增加readme 尝试使用其他轻量级的 CNN网络 x 增加从摄像头获取图片的演示 引用和声明 这个项目是我在浙大机器学习课程上的课程作业，
TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection ?...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。...接下来，clone包含对象检测API的repo，链接如下： https://github.com/tensorflow/models 找到“research”目录并执行: # From tensorflow...SSD是一种基于单一前馈神经网络的神经网络结构。它被称为“single shot”，因为它可以预测图像的类和在同一步骤中表示检测(称为anchor)的边框的位置。...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。
最新流行的深度学习框架keras一大特点是接口的易用性和可理解性，它在Tensorflow的基础上进行了深度封装，它把很多技术细节隐藏起来，同时调整设计模式，使得基于keras的开发比Tensorflow...传统模式一大特点是代码首先要创建一个会话对象，深度学习网络模型实际上是由多种运算节点构成的一张运算图，模型运行时需要依赖会话对象对运算图的驱动和管理，我们先看看传统模式的基本开发流程: import tensorflow...init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) #初始化会话对象 feed = { b: 2.0 } #对变量b赋值 c_res...，它可以像传统编程模式那样从上到下的方式执行所有运算步骤，不需要特别去创建一个会话对象，然后再通过会话对象驱动所有运算步骤的执行，这种设计模式就更加简单易懂 我们看看如何使用eager模式开发一个简单的神经网络...def __call__(self, inputs): return self.output_layer(self.hidden_layer(inputs)) 我们用如下代码检测一下网络构建的正确性
项目背景 动车组车载接触网运行状态检测装置（3C）是指在运营动车组上安装的车载接触网运行状态检测装置。...数据集目标较细，而户外环境经常出现逆光情况，因此对数据增强中的亮度调节要把握尺度； 2. 针对部分图像resize后失真导致目标对象歧义的缺陷，需要保持图像的原始比例； 3....模型训练及评估 不同于通用的行人姿态检测，本项目姿态检测为受电弓，数据集目标对象将发生迁移。...基于关键点的自定义数据集训练，因目标关键点数量和关键点含义的变化，需要修改几处内容： 1.因关键点数量及目标对象的变化，需要修改部分源码及配置： 1..../metrics.py COCO_SIGMAS = ...
但毋庸置疑，TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架（感兴趣的读者可查看机器之心文章：2019 年，TensorFlow 被拉下马了吗？）。...整体而言，为了吸引用户，TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。...此参数由内置函数的名称指定，或指定为可调用对象。默认情况下，系统不会应用任何激活函数。 kernel_initializer 和 bias_initializer：创建层权重（核和偏差）的初始化方案。...此参数是一个名称或可调用对象，默认为 "Glorot uniform" 初始化器。...call：定义前向传播。 compute_output_shape：指定在给定输入形状的情况下如何计算层的输出形状。
TFF是一个开源框架，用于机器学习和其他分散数据计算，其开发旨在促进联邦学习的研究。 TFF的接口分为两层： 1....Federated Learning (FL) API：该层提供了一组高级接口，允许开发人员将包含的联邦训练和评估实现应用到他们现有的TensorFlow模型中。 2....Federated Core (FC) API：该系统的核心是一组较低级别的接口，用于通过在强类型函数式编程环境中将TensorFlow与分布式通信运算符相结合来简洁地表达联邦算法。...不过没办法，自己造轮子的效果不是很好，PyTorch也没有对联邦学习进行封装，那就只有学习TensorFlow以及Tensorflow Federated了。 I....这里我们用某一时刻前24个时刻的负荷值以及该时刻的相关气象数据（如温度、湿度、压强等）来预测该时刻的负荷值。
Char8-Keras高层接口 第八章中讲解的是高层接口Keras的使用。...Keras的几个特点 Python语言开发 前后端分离 后端基于现有的TF、CNTK等框架 前端有自己的接口API TF的高层唯一API接口 Keras被实现在tf.keras子模块中 ?...提供大量的接口，需要完成__call__() 全连接层 激活含水层 池化层 卷积层 import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 导入keras...模型，不能使用import keras，它导入的是标准的Keras库 from tensorflow.keras import layers # 导入常见的网络层类 x = tf.constant([...1,2,3.0,4.0]) layer = layers.Softmax(axis=-1) # 创建Softmax层 layer(x) # 调用softmax前向计算 网络容器 主要使用的Sequential
自建的tensorflow有趣小项目开源网址：https://github.com/luyishisi/tensorflow，持续更新小项目欢迎star 附各种依赖公开数据和模型的下载链接: https...对象检测API必须使用TFRecord的档案格式，我用的是2007年的数据集，如果你手边有2012年的--year要改成2012. ...将每张图片注释参数（图片的宽度与高度，对象边界框，类名称，…等）跟标签映射（类ID跟类名称的对应关系）读出来并塞进tf.train.Example协议缓冲区 将tf.train.Example协议缓冲区序列化为字符串...image.png 五.测试模型： python object_detection/eval.py \ --logtostderr \ --pipeline_config_path=...四种定位算法的原理对比：链接 原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: 目标检测笔记二：Object Detection API 小白实践指南 Related posts: CNN
目前来看，TensorFlow 和 PyTorch 框架是业界使用最为广泛的两个深度学习框架，TensorFlow 在工业界拥有完备的解决方案和用户基础， PyTorch 得益于其精简灵活的接口设计，可以快速设计调试网络模型...（2）TensorFlow2 新亮相 由于 TensorFlow1 接口设计频繁变动，功能设计重复冗余，符号式编程开发和调试非常困难等问题，TensorFlow 1.x 版本一度被业界诟病。...TensorFlow 2 是一个与 TensorFlow 1.x 使用体验完全不同的框架，TensorFlow 2 不兼容 TensorFlow 1.x 的代码，同时在编程风格、函数接口设计等上也大相径庭...TensorFlow 2 版本的唯一高层接口，避免出现接口重复冗余的问题。...对于初学者，我建议使用tf.keras的高层API接口进行实现，这样代码会更简洁，更容易上手。
image.png 上面一段代码的运行结果如下，为了节省篇幅，只显示前10行。 下面是读取前10万个文件的提示信息，总共花费64秒。 读取总共80万个文件，本文作者花费时间600秒。...对所有文章内容中的字做统计计数，出现次数排名前10000的字赋值给变量vocabulary_list。...打印变量word2id_dict的前5项，如下图所示： ?...第1行代码调用tf.global_variables_initializer实例化tensorflow中的Operation对象。 ?...image.png 第2行代码调用tf.Session方法实例化会话对象； 第3行代码调用tf.Session对象的run方法做变量初始化。
在刚刚过去的一年里，从语言翻译到对皮肤癌的早期检测和对糖尿病患者失明的防护，TensorFlow 对研究人员，工程师，艺术家，学生和其他各界人士在各领域的进步都有所帮助。...更灵活：TensorFlow 1.0 通过 tf.layers，tf.metrics 和 tf.losses 模块导入了更高级的 API。...更高级的 API 模块 tf.layers，tf.metrics 和 tf.losses ——在合并 skflow 和 TF Slim 后，从 tf.contrib.learn 中获取。...Tensor Debugger（tfdbg）——一个用于实时调试 TensorFlow 程序的命令行界面和 API。 用于对象检测和本地化的新 Android 演示以及基于摄像头的图像样式化。...想更多的了解 TensorFlow 1.0，你可以在 YouTube 上观看 TensorFlow 开发者峰会的演讲，从 TensorFlow 的更高级的 API 到我们全新的 XLA 编辑器，还有令人兴奋的
更灵活 TensorFlow 1.0 还加入了一些高级API，包括 tf.layers，tf.metrics 和 tf.losses 模块。...用于对象检测和本地化的新Android demos以及基于摄像头的图片样式化。 安装改进：添加了Python 3 docker镜像，TensorFlow的pip包现在兼容PyPI。...正如 Chollet 所写：“如果你想要长期使用一个更高级别的面向对象的 TF API ，Karas 就是正确的道路。” ?...Android：全新人物检测+跟踪演示实现——“Scalable Object Detection using DNN”（带有额外的YOLO对象检测器支持）。...以下Python函数的参数在引用特定域时，全部改为使用 [axis]。目前仍将保持旧的关键字参数的兼容性，但计划在 1.0 最终版完成前删除。
（如信息显示方法verbosity，batch大小，epoch数） model：keras.models.Model对象，为正在训练的模型的引用 回调函数以字典logs为参数，该字典包含了一系列与当前batch...verbose：信息展示模式 mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在min模式下，如果检测值停止下降则中止训练。在max模式下，当检测值不再上升则停止训练。...,则该对象必须包含两个参数:shape(待初始化的变量的shape)和name(该变量的名字),该可调用对象必须返回一个(Keras)变量,例如K.variable()返回的就是这种变量,下面是例子:..., Covolution2D具有共同的接口。..., Covolution2D具有共同的接口。
其次是对视频帧截取人脸，这里我直接使用了「paddlehub的预训练人脸检测模型」 删除图片数量过少的文件夹，一开始我们保存了15帧图片，我们最后模型是使用10帧，而经过人脸检测模型，有些图片检测不到人脸...这里我们使用的是cv2库里的VideoCapture函数，参数是视频位置，返回一个视频流对象，然后我们调用set方法获取指定视频帧，最后以 「视频文件名_标签_帧数」的格式保存截图文件。...组合模型 这里采用的是CNN+全连接层+LSTM+两层全连接层的架构 具体代码在CNNRNNModel2.py当中 在CNNEncoder这个类中，我们的前向传播函数与传统CNN的有些区别 ?...可以看到loss还是下降的很快的，如果发现准确率不变可能是初始化问题，重新启动一下训练程序即可 9. 验证 ? 我们调用eval.py文件，后面跟网络权重名字，对模型进行测试 ?...」上，调节学习率，batchsize等参数，「以防后续训练不收敛无法定位问题」 当代码没问题，模型运行结果不正确，比如每次运行eval.py所得的结果不一样，那么最好是查查是不是「某些API被框架废弃不使用
如果网速比较慢的话，可以先用下载工具下载，然后放置到自己设置的数据目录，比如工作目录下的data文件夹，input_data检测到已有数据的话，不会重复下载。...沿用之前的引用文件 import input_data # tensorflow 2.0库 import tensorflow as tf # 引入绘图库 import matplotlib.pyplot...as plt # 这里使用mnist数据预读准备库检查给定路径是已经有样本数据， # 没有的话去网上下载，并保存在指定目录 # 已经下载了数据的话，将数据读入内存，保存到mnist对象中 mnist...沿用之前的引用文件 import input_data # tensorflow库 import tensorflow as tf # tensorflow 已经内置了keras from tensorflow...程序最终会显示测试集前24个图片及预测结果和标注信息的对比： ? （待续...）
本文依据academic.microsoft.com的论文引用次数列出了今年最热门的十大深度学习论文，希望能给读者提供有价值的阅读参考。 注：引用次数数值为2018年4月20日前数据。 ?...这种方法极大地改进了语音识别、视觉对象识别、对象检测和诸如药物发现和基因组学等许多其他领域的最新技术。...C., et al. (2015) 引用次数：2423 摘要 TensorFlow是一个机器学习算法的接口，它也是这些算法的实现平台。...G. & Jian S. (2015) 引用次数：1421 摘要 目前最先进的目标检测网络需要先用区域建议算法推测目标位置，像SPPnet和Fast R-CNN这些网络已经减少了检测网络的运行时间，...Faster R-CNN 这个对象检测系统称为Faster R-CNN，它由两个模块组成。
计算图 6.1 TensorFlow构造图 7 TensorFlow会话 8 经典的输入数据处理流程图 9 前向/前馈神经网络理解 10 训练神经网络的过程 11 理解dropout 12 查看TensorFlow...使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 当会话定义完成后就可以真正运行定义好的计算了....在 Python 语言中, 返回的 tensor 是 numpy ndarray 对象； 在 C 和 C++ 语言中, 返回的 tensor 是tensorflow::Tensor 实例。...注意，张量本身并不储存任何数据，它知识对运算结果的引用。通过张量，我们可以更好地组织TensorFlow程序。...TensorFlow会话 构造图完成后, 才能启动图。启动图的第一步是创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图。
Keras 是一个用 Python 编写的，高级的神经网络 API，使用 TensorFlow，Theano 等作为后端。快速，好用，易验证是它的优点。...中文文档中的说明：Keras 函数式模型接口是用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径。...=['accuracy']) model.fit(data, labels) # starts training 函数式模型提供了接口供我们使用，利用接口可以很便利的调用已经训练好的模型，比如像 VGG...如果输入的是框架本地的张量(如 Tensorflow 的数据 tensors )， x 可以是 None (默认) 。 y: 目标(标签)数据数组。...如果输入的是框架本地的张量(如 Tensorflow 的数据 tensors )， y 可以是 None (默认) 。 batch_size: 指定 batch 的大小，为整数或者为 None。
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