0 问题 今天跑了一下程序，报了如下的OOM错误 ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[258000，768] and
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...-00000-of-00001, model.ckpt.index, model.ckpt.meta） 冻结图协议包含作为常量的权重数据 一个config的配置文件 基于COCO数据集训练的模型名称、运行速度...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 ?
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...model scripts git clone https://github.com/tensorflow/models tf-models 安装Tensorflow对象检测API和依赖项 一旦完成了项目设置...（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。
-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的安装》，链接：https://www.jianshu.com/p/4ebaa78e0233 本文是写给目标检测入门新手的指导文章...本文作者接触深度学习2个月后，开始进行目标检测实践。...1.访问tensorflow在github的主页 tensorflow在github的主页链接：https://github.com/tensorflow 主页界面如下图所示。...tensorflow这个用户中有很多Repository，我们需要的目标检测代码在models这个Repository中。 如下图2个红色箭头标注处所示，都是我们想要找的models这个代码库。...image.png 如果代码成功运行的话，运行结果如下图所示。 image.png 6.总结 本篇文章只是目标检测的第1步，本文作者会在后续的文章中介绍如何训练自己的模型。
当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时，为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的，并且标注必须是准确的。因此，数据集中的所有图像都需要人为监督。...本文假设你已经安装了TensorFlow Object Detection API。...https://github.com/AndrewCarterUK/tf-example-object-detection-api-race-cars/tree/master/data 训练模型 该TensorFlow...创建一个对象检测管道。该项目提供有关如何执行此操作的官方文档，并且在代码库中有一个示例。存储库中的示例基于ssd_mobilenet_v1_coco检查点，需要更多检查点可从官方文档下载。 3....合适的阈值应该在错误率与错过率之间找到平衡点。如果删除错误标注对于操作员而言比标注遗漏容易，那么应该使用较低的阈值。 下面是来自简易模型的三个预测。
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 在过去，我们使用Tensorflow对象检测API来实现对象检测，它的输出是图像中我们想要检测的不同对象周围的边界框。...Tensorflow对象检测的Mask RCNN 实例分割 实例分段（Instance segmentation）是对象检测的扩展，其中二进制掩码（即对象与背景）与每个边界框相关联。...Tensorflow对象检测API所使用的算法是Mask RCNN。...使用视频测试 更有趣的练习是在视频上运行模型。...我用它来对从视频中提取的每个图像运行对象检测 将修改后的剪辑图像合并到一个新的视频中 代码链接：https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/socket-timeout-error-tensorflow/ 解决了Could not find a version...that satisfies the…, 出现socket.timeout错误 问题描述 在运行命令 > (tensorflow)C:> pip install –ignore-installed –...upgrade tensorflow-gpu 时下载到 10%左右报错，错误为socket.timeout 问题解决（任选其一） 换镜像源（测试有效）, 参考博客 修改pip.conf，各个系统存放的位置不一样...index-url = https://pypi.douban.com/simple 重新设置超时时间(没有尝试), 参考博客 pip3 –default-timeout=100 install -U tensorflow
在写tensorflow代码的时候，经常会出现一些错误，在此记录一下，希望不要采同样的坑。...错误总结 bias = tf.get_variable("bias", shape=[out_channels], initializer=tf.zeros_initializer()) 中tf.zeros_initializer...一定要加括号，不然会报错，因为tf.zeros_initializer是个类，加了括号表示创建了这个类的一个对象。
这个代码库是一个建立在 TensorFlow 顶部的开源框架，方便其构建、训练和部署目标检测模型。设计这一系统的目的是支持当前最佳的模型，同时允许快速探索和研究。...blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/73456767 问题二：NodeDef mentions attr 'data_format' not in Op等一串很长错误...这个主要原因还是运行这个模型需要在tensorflow 1.2.0版本上，因此需要对tensorflow进行升级。...问题三：matplotlib的展示：见博客的操作http://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/73729145 因此，开始利用提供的demo进行了运行测试...发现moblienet的精度效果一般，特别是对远距离的对象检测效果非常一般。 接下来测试了下faster-rcnn的效果。如下： ?
需要在fundebug上注册账号并创建项目，检测bug也是通过fundebug后台来管理bug的 1.安装插件 npm install fundebug-javascript --save 2.导入模块
deployment_tools\model_optimizer > pip install -r requirements_tf.txt 1.2 模型转换 以MobileNet为例，前往https://github.com/tensorflow...注意，如果转换过程中出错了，可以尝试卸载Tenorflow，可能是因为Tensorflow版本问题，改为Tensorflow1.14-cpu版本，笔者这边使用1.14-cpu版本没有问题。...2 VS2017运行 2.1 环境配置 主要用到OpenVINO和OpenCV环境，OpenCV用于读取图片，OpenVINO用于运行模型。...注意：如果懒得配置，可以从附件中下载笔者已经搭建好的环境，可直接用VS2017打开运行 2.2 代码编写 将E:\model拷贝到项目根目录，输入以下代码。...，结果如下： 军用飞机,0.927341 3 附件下载 可以从【附件】中下载所有相关文件，直接用VS2017打开即可，注意只能用x64模式运行，openVNO目前不支持x86。
dis_k=0f930c24bc2393b79e775fb703cbf68c&dis_t=1591001386 想与您分享在tensorflow 2.2中实现yolov3对象检测器的实现 yolov3-...keras-tf2 https://github.com/emadboctorx/yolov3-keras-tf2 * 特征 * tensorflow-2.X--keras功能API * cpu-gpu...*照片和视频检测
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...请记住，在运行脚本之前，必须在函数class_text_to_int中指定对象的类。 创建标签映射 需要一个“labels”映射，指示标签及其索引。...以下是我在手机上做的一些检测： ? 穿着和服的皮卡丘 ? 几个皮卡丘。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。
错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow
tensorflow TypeError: run() got multiple values for argument 'feed_dict' 原因分析：造成此错误的原因为：run()函数接收的fetches...参数为一个列表、元组、或者字典，此错误是因为要获取的对象被当作多个参数，正确用法： a = tf.constant([10, 20]) b = tf.constant([1.0
所以要进行对operation进行操作就必须有一个Graph对象。...从代码可以看到，对于所有的operation对象都会有一个非空判断，因为这个op是和模型中训练时候生成的图对应的，获取实例的时候接口会去模型中查找这个节点，也就是这个op。...这里推荐一篇文章TensorFlow固定图的权重并储存为Protocol Buffers 讲的是Tensorflow保存的模型中都由哪些东西组成的。...是因为，tensorflow生成graph后，不会直接运行，因为Graph会有很多条通路，只有在对输出的operation进行run之后，graph才会从output operation开始，反向查找运行的前置条件...这个代码段只是把输出结果保存成Recognition对象，然后按照outputScore进行排序，最可能的值排最前面输出。
TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graph....tensorflow是一款开源的软件库，用于使用数据流图进行数值计算。 什么是数据流图？ ?...数据流图是一种计算图结构，其结点表示数学操作(加减乘除等)，边表示张量(tensor)流动的方向，因为该框架使用张量流动表示数学计算，因此得名tensorflow。...tensorflow使用的所有数据类型都是张量，张量可以用分量的多维数组来表示。 ? Rank即阶。标量(scalar)是零阶张量，向量是一阶张量，矩阵是二阶…依次类推。 ?...tensorflow中常用的数据类型： ? Tensorflow运行机制 不使用placeholder，最简单直接的方式。 ? 使用placeholder，最常见的方式。 ?
ImageAI 提供了非常方便和强大的方法来对图像执行对象检测并从图像中提取每个对象。目前仅支持当前最先进的 RetinaNet 算法进行对象检测，后续版本会加入对其他算法的支持。...在开始对象检测任务前，您必须通过以下链接下载 RetinaNet 模型文件： RetinaNet（文件大小= 145 MB） 下载 RetinaNet 模型文件后，应将模型文件复制到.py文件所在的项目文件夹中...name"] + " : " + eachObject["percentage_probability"] ) print("--------------------------------") 运行代码
导读 对象检测是计算机视觉最常见的任务之一，应用非常广泛，本文主要给给大家价绍两条快速方便的自定义对象检测模型的训练与部署的技术路径，供大家实际项目中可以参考。...tensorflow对象检测框架 该框架支持tensorflow1.x与tensorflow2.x版本，其中tensorflow1.x版本是支持tensorflow1.15.0以上版本，支持的对象检测模型包...之前写过一系列的相关文章可以直接查看这里 Tensorflow + OpenCV4 安全帽检测模型训练与推理 基于OpenCV与tensorflow实现实时手势识别 Tensorflow Object...YOLOv5的Pytorh对象检测框架 Pytorch自带的对象检测框架torchvision支持多种对象检测模型的自定义对象检测，支持Faster-RCNN、Mask-RCNN对象检测等。...非常适合在CPU端侧运行，通过OpenVINO部署框架加速之后，酷睿i7 CPU8th端侧可以达到12FPS左右。
1 Graph概述 计算图Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行流程基本都是围绕它进行的。包括图的构建、传递、剪枝、按worker分裂、按设备二次分裂、执行、注销等。...因此理解计算图Graph对掌握TensorFlow运行尤为关键。...NodeDef表示节点算子的信息，运行时可能会变，创建Node时会new一个NodeDef对象。...Source的id为0，Sink的id为1，其他节点id均大于1. 5 Graph运行时生命周期 Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行均是围绕Graph进行的。...这些阶段根据TensorFlow运行时的不同，会进行不同的处理。运行时有两种，本地运行时和分布式运行时。故Graph生命周期到后面分析本地运行时和分布式运行时的时候，再详细讲解。
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