计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别，这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
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。 看一
在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。正如它的名字所表达的，这个库的目的是训练一个神经网络，它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
你好，欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 迷你系列。 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）。
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。 文章地址：https://medium.com/towards-data-science/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9 代码在下面的地址中。从这段代码中生成的模型可以扩展，以发
到目前为止，我们已选择了预训练模型，找到了现成数据集，也创建了自己的数据集，并将其转换为TFRecord文件。 接下来，我们开始训练模型。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
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
本文介绍了一种使用TensorFlow物体检测API寻找特定人物位置的方法。首先，作者通过创建一个包含目标人物位置信息的二维图像，然后使用TensorFlow物体检测API训练一个CNN模型，将图像中的目标人物识别出来。该模型可以用于在其它图像中定位和识别特定人物，具有较好的精度和实时性。
Deep Neural Network - DNN 是OpenCV中的深度神经网络模块，支持基于深度学习模块前馈网络运行、实现图像与视频场景中的
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中，您将学习不同的 TensorFlow 工具，例如 TensorFlow Hub，TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
Android Studio 4.1 主要是包含了各种新功能和改进，其中 Android Gradle 插件也升级为 4.1.0，要了解更多信息请查看完整的 Android Gradle 插件发行说明：https://developer.android.com/studio/releases/gradle-plugin#4-1-0
Keras 是一个模型级库，为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。它不处理诸如张量乘积和卷积等底层操作，目的也就是尽量不重复造轮子。
PS： 有时候第1步，安装完ipykernel后，打开jupyter notebook,就自动检测到本地的conda环境的. 所以可以安装完ipykernel后，先打开jupyter notebook看看有没有自动检测到了自己的conda环境：
你可能已经听过很多次了，但只有一小部分机器学习模型投入生产。部署和运行机器学习模型对于大多数已经开始将ML应用于用例的行业来说都是一个挑战。在这篇文章中，我将分享一些MLOps的最佳实践和技巧，它们将允许您在生产环境中使用您的ML模型并正确地操作它。在我们开始之前，让我们讨论一下我们可能都知道的典型的ML项目生命周期。
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。
深度学习提供了另一种解决“Wally在哪儿”（美国漫画）问题的方法。与传统的图像处理计算机视觉方法不同的是，它只使用了少量的标记出Wally位置的示例。 在我的Github repo上发布了具有评估图像和检测脚本的最终训练模型。 Github repo地址：https://github.com/tadejmagajna/HereIsWally 这篇文章描述了使用Tensorflow目标检测API来训练神经网络的过程，并使用围绕它构建的Python脚本来寻找Wally。它由以下步骤组成： 通过创建一组标记训练
我建议您遵循以下流程： 连续监视可以及时发现问题或弱点，并采取快速纠正措施来帮助减少组织的费用。持续监控提供的解决方案可解决以下三个运营准则：
迁移学习指的是，通过对预训练模型的参数进行微调，将训练好的模型应用到相似或者只有细微差异的不同任务中。通过这个方法，我们可以基于一些性能顶尖的深度学习模型得到别的高性能模型。尽管听上去较为简单，迁移学习仍然在预处理、搭建和测试上有很多的研究空间。
导读：本次分享的主题为推荐系统中模型训练及使用流程的标准化。在整个推荐系统中，点击率 ( CTR ) 预估模型是最为重要，也是最为复杂的部分。无论是使用线性模型还是当前流行的深度模型，在模型结构确定后，模型的迭代主要在于特征的选择及处理方面。因而，如何科学地管理特征，就显得尤为重要。在实践中，我们对特征的采集、配置、处理流程以及输出形式进行了标准化：通过配置文件和代码模板管理特征的声明及追加，特征的选取及预处理等流程。由于使用哪些特征、如何处理特征等流程均在同一份配置文件中定义，因而，该方案可以保证离线训练和在线预测时特征处理使用方式的代码级一致性。
本文介绍如何向Nginx增加了一个使用Tensorflow C库的软WAF模块，模块主体基于Naxsi。
修复损坏的Git仓库可能是面临的一种问题，这通常是由于文件损坏、存储介质问题或不正确的操作等原因引起的。以下是一些修复损坏的Git仓库的常见问题和解决方案： 常见问题：
1. ros_caffe：github.com/tzutalin/ros_caffe
如何安装tensorflow object detection API框架，看这里：
作者 | Vivek Rathod 和 Jonathan Huang，Google Research
0. 前言目标：走马观花，两天时间浏览Detectron2源码，稍微记录一下。 与 TensorFlow Object Detection API、mmdetection 一样，Detectron2 也是通过配置文件来设置各种参数，所有的相关内容都像搭积木一样一点一点拼凑起来。我自己感觉，一般所有代码都可以分为三个部分，所以看Detectron2的源码也分为以下三个部分。 数据处理：包括数据读取、数据增强以及其他数据预处理。模型构建：没啥好说的。模型训练、预测、评估：包括模型存取、优化器、学习率、损失函数、
本章介绍如何设置开发环境，以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用，本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本，OS 版本，Xcode 和 Android Studio 版本，因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反，我们将在本章中简要讨论示例工作环境，以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
最近发布的PerceptiLabs 0.11已迅速成为TensorFlow的GUI和可视API。PerceptiLabs基于复杂的可视ML建模编辑器构建，您可以在其中拖放组件并将它们连接在一起以形成模型，从而自动创建基础的TensorFlow代码。现在就试试。
本教程进行到这一步，您选择了预训练的目标检测模型，转换现有数据集或创建自己的数据集并将其转换为TFRecord文件，修改模型配置文件，并开始训练模型。接下来，您需要保存模型并将其部署到项目中。
在 OpenCV4.X 版本(OpenCV3.4.1之后版本) 可以采用 cv2.dnn.readNetFromTensorflow(pbmodel, pbtxt) 函数直接调用 TensorFlow 训练的目标检测模型.
大多数的大型科技公司(如IBM,谷歌,微软,亚马逊)都有易于使用的视觉识别API。一些规模较小的公司也提供类似的产品,如Clarifai。但没有公司能够提供对象检测。 千年隼号宇宙飞船的检测 以下图
Tensorflow2.2.0安装成功 引用时显示DLL load failed:找不到指定模块 解决方法
原文： https://thenewstack.io/deleting-production-in-a-few-easy-steps-and-how-to-fix-it/
通过使用金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)，在整合基于不同区域的上下文后，PSPNet在效果上超过了FCN、DeepLab和DilatedNet等时下最佳的方法。
选自pyimagesearch 作者：Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与：Panda 圣诞将至，你可能已经在商场、公园或自家的烟囱里发现了圣诞老人。随着机器识别技术的发展，用人工智能来识别路过或来送礼物的圣诞老人似乎是个不错的选择。近日，Adrian Rosebrock 在 PyImageSearch 上发表了一篇教程，介绍了在树莓派上使用 Keras 实现深度学习圣诞老人识别器的过程。你可通过文末链接访问原文——也可在原文末尾留下电子邮箱地址向原作者索取本项目的完整代码。另外，本教程中
在本节中，您将基于在上一节中学到的知识来执行复杂的计算机视觉任务，例如视觉搜索，对象检测和神经样式迁移。 您将巩固对神经网络的理解，并使用 TensorFlow 进行许多动手的编码练习。
Object Detection with YOLO: Hands-on Tutorial - neptune.ai
随着对计算机视觉的用例日益增长的兴趣，例如无人驾驶汽车，面部识别，智能交通系统等，人们希望建立定制的机器学习模型以检测和识别特定对象。
【新智元导读】昨天凌晨谷歌正式发布了TensorFlow1.0版，改进了库中的机器学习功能，发布了XLA的实验版本，对Python和Java用户开放，提升了debugging，并且加入和改进了一些高级
OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation)，从而实现对模型的压缩与优化，方便推断引擎更快的加载与执行这些模型。以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例，实现从tensorflow的pb文件到IR格式的bin与xml文件生成。全部的过程可以分为三个部分，下面一一解析！
史上最长春假结束，全国各地企业陆续复工。机场、火车站等地又将迎来人流高峰，我们对疫情防护仍然不能有所懈怠。如何实时检测人群口罩佩戴情况从而快速发现未按要求佩戴口罩的人，对于防疫工作来说，是个头大的问题。
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：
自从OpenCV3.3版本引入深度神经网络(DNN)模块之后，OpenCV对DNN模块支持最好的表现之一就是开始支持基于深度学习人脸检测，OpenCV本身提供了两个模型分别是基于Caffe与Tensorflow的，Caffe版本的模型是半精度16位的，tensorflow版本的模型是8位量化的。同时OpenCV通过与OpenVINO IE模型集成实现了底层硬件对对象检测、图像分割、图像分类等常见模型加速推理支持。OpenVINO框架本身提供直接快速开发应用原型的模型库，对很多常见视觉任务都可以做到快速演示支持。说起人脸的Lankmarks提取，最早的OpenCV跟DLib支持的方式都是基于AAM算法实现的68个人脸特征点的拟合模型，另外OpenCV中支持landmark的人脸检测会先加载一个很大的模型文件，然后速度感人，觉得还有很大的改进空间。好处是OpenCV自己提供了一个训练工具，可以自己训练模型。常见的MTCNN同时实现了人脸检测跟landmarks检测，但是只支持5点检测。而OpenVINO自带的Landmark检测模型基于自定义的卷积神经网络实现，取35个人脸各部位关键点。
经过多次安装不同版本的tensorflow 和 keras ，发现问题依旧存在。而且在python环境下使用命令：
1 如何自学深度学习并少走弯路：https://www.leiphone.com/news/201611/cWf2B23wdy6XLa21.html
选自 hackernoon 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 Docker 有很多优势，但是在数据科学和深度学习方面，使用 Docker 也存在一些阻碍。本文介绍了一系列 Docker 实用工具，以及 GPU-ready 样板文件，让我们看看 Docker Compose + GPU + TensorFlow 能产生什么奇特效果吧。 Docker 很棒——越来越多的人在开发与分布中使用它。Docker 有很多优势：即时环境设置、独立于平台的 app、现成的解决方案、更好的版本控制、简化的维护。 但是在数据科
在 Object Detection API 的示例代码中包含了一个训练识别宠物的 Demo，包括数据集和相应的一些代码。虽然本课程中我们会自己准备数据和脚本来进行训练，但是在这之前还需要安装一些库、配置一下环境。在配置完成之后，运行一下这个训练宠物的 Demo，以便检查环境配置是否 OK，同时对训练过程先有个整体的了解，然后再准备自己的数据和训练脚本。 请确保已经安装好了 Python 2.7。 安装 Object Detection API 首先下载 Object Detection API 的代码：
目前考虑进入梦寐以求的 机器学习、人工智能 等领域的学习，因此安装主流的机器学习框架 Tensorflow 迫在眉睫。
文章教程 使用 Python 扩展 Clojure 链接: https://www.youtube.com/watch?v=vQPW16_jixs Libpython-clj 是一个库，它允许你从 c
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