我喜欢深度学习。坦率地说，这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序，如面部识别和板球跟踪等时，建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。
基于tensorflow框架构建的快速对象检测模型构建、训练、部署框架，是针对计算机视觉领域对象检测任务的深度学习框架。之前tensorflow2.x一直不支持该框架，最近Tensorflow Object Detection API框架最近更新了，同时支持tensorflow1.x与tensorflow2.x。其中model zoo方面，tensorflow1.x基于COCO数据集预训练支持对象检测模型包括：
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
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。
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）。
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
tensorflow object detection api一个框架，它可以很容易地构建、训练和部署对象检测模型，并且是一个提供了众多基于COCO数据集、Kitti数据集、Open Images数据集、AVA v2.1数据集和iNaturalist物种检测数据集上提供预先训练的对象检测模型集合。
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。
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。
Auto Tinder是一个纯粹出于娱乐和教育目的而创建的概念项目。绝不能滥用它来伤害任何人或向平台发送垃圾邮件。自动绑定脚本不应与您的绑定文件一起使用，因为它们肯定违反了绑定服务条款。
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！
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。
树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 转载请注明作者梦里茶 代码: 训练数据预处理： https://gist.github.com/ahangchen/ae1b7562c1f93fda
正文共13130个字，5张图，预计阅读时间33分钟。 树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 NCS Pi 代码: 训练数据预处理： https://gist.github.com/ahangc
大家好，这是专栏《TensorFlow2.0》的第三篇文章，讲述如何使用TensorFlow2.0读取和使用自己的数据集。
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
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：
打开标注工具PixelAnnotation 选择好dataset路径之后，顺序开始标注数据即可！
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。而Tensorflow最近添加了新功
基于OpenCV与tensorflow object detection API使用迁移学习，基于SSD模型训练实现手势识别完整流程，涉及到数据集收集与标注、VOC2012数据集制作，tfrecord数据生成、SSD迁移学习与模型导出，OpenCV摄像头实时视频流读取与检测处理，整个过程比较长，操作步骤比较多，这里说一下主要阶段与关键注意点。
TensorFlow 是解决机器学习和深度学习问题的流行库之一。在开发供 Google 内部使用后，它作为开源发布供公众使用和开发。让我们理解 TensorFlow 的三个模型：数据模型，编程模型和执行模型。
【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
AiTechYun 编辑：nanan 在刚刚过去的一月份（2018年1月），Facebook的研究机构Facebook AI Research（FAIR）发布了开源的Detectron对象检测库。几个
tensorflow中有两个关于variable的op，tf.Variable()与tf.get_variable()下面介绍这两个的区别
TensorFlow 是 Google 创建的开源软件库，可让您构建和执行数据流图以进行数值计算。 在这些图中，每个节点表示要执行的某些计算或功能，连接节点的图边表示它们之间流动的数据。 在 TensorFlow 中，数据是称为张量的多维数组。 张量围绕图流动，因此命名为 TensorFlow。
欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中，我们会讲述Python的各种进阶操作，包括Python对文件、数据的处理，Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言，让它能为我所用。
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。
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比，TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项，TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一，从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
Mask R-CNN是何凯明大神在2017年整出来的新网络模型，在原有的R-CNN基础上实现了区域ROI的像素级别分割。关于Mask R-CNN模型本身的介绍与解释网络上面已经是铺天盖地了，论文也是到处可以看到。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的models的github上面有详细的解释与model zoo的页面介绍， tensorflow models的github主页地址如下： https://github.com/tensorflow/models
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
OpenCV行人检测我们使用HOG特征提取+SVM训练，使用默认API检测，详细了解可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75705284
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。
本文介绍了一种在Android平台上使用TensorFlow进行物体检测的方法。首先介绍了Android平台如何调用TensorFlow，然后介绍了如何使用预训练的模型进行物体检测。最后，给出了一段示例代码和一张运行结果图。
从历史角度看，TensorFlow 是机器学习框架的「工业车床」：具有复杂性和陡峭学习曲线的强大工具。如果你之前用过 TensorFlow 1.x，你就会知道复杂与难用是在说什么。
对任何一个机器学习问题而言，数据处理都是很重要的一步。本文将采用 Tensorflow.js（0.11.1）的 MNIST 样例（https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/mnist/data.js），逐行运行数据处理的代码。
需要在跟踪模型的前面把检测模型加进去，传统使用一些背景建模和轨迹建模的方式来做，对于动摄像头以及复杂背景的适应性都比较差，所以考虑用深度学习的方法来做。我以前也只是大概看过这些东西，具体动手只做过分类，并没有搞过检测，所以找到一篇SSD训练自己数据的参考，自己也来实现一下。 参考：SSD目标检测 SSD的原理介绍可以参见：SSD原理介绍
【新智元导读】 近日，谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 发布了完整的1.0版本，不仅改进了库中的机器学习功能，而且对 Python 和 Java 用户开放，提升了 debugging。同时，一系列新的改进，使得在普通智能手机上运行机器学习，特别是深度学习程序成为可能。 谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 近日发布了一个完整的1.0版本——TensorFlow 1.0.0-rc0。 Version 1.0 不仅改进了 TensorFlow 库中的机器学习功能，而且对 Python 和 J
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能，与 TensorFlow 1.x 的比较，惰性求值和急切执行之间的差异，架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
【新智元导读】谷歌再度开放Youtube视频数据集——Youtube边界框（YouTube-BoundingBoxes），含23类共500万手动注释的、紧密贴合对象边界的边界框，精度高于95%。谷歌称这是迄今最大的手动注释边界框视频数据集，希望该数据集能够推动视频对象检测和跟踪的新进展。 谷歌今天还开源了 TensorFlow 模型性能调优工具 tfprof，使用 tfprof 可以查看模型的参数量和张量形状（tensor shape），了解运算的运行时间、内存大小和设备位置。现在，tfprof 已经支持P
大数据时代的互联网应用产生了大量的数据，这些数据就好比是石油，里面蕴含了大量知识等待被挖掘。深度学习就是挖掘数据中隐藏知识的利器，在许多领域都取得了非常成功的应用。然而，大量的数据使得模型的训练变得复杂，使用多台设备分布式训练成了必备的选择。
TensorFlow2.x Object Detection API 的安装与配置可参考前面的两篇文章：
人工智能 (AI) 越来越多地用于所有主要行业的各种用途，包括但不限于医疗保健、零售、金融、房地产和运输。在交通领域，特斯拉、通用汽车、福特、Alphabet、苹果和英伟达等公司已经开始投资开发自动驾驶汽车技术。此外，一些自动驾驶卡车初创公司和美国铁路协会已经制定了自动驾驶汽车的指导方针。
在前九章中，我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章，“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样，Google 还提供了 TensorFlow Lite（可替代 TensorFlow Mobile 的版本）在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中，但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此，值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
不过从我对文档的理解来看，感觉更像是添加的一种硬件后端（代理我想应该只是调用调用层面，不是底层实现，另外在Hexagon DSP的委托代理部分，文档坦言说Hexagon DSP的代理就是为了补充NNAPI，特别是针对那些NNAPI不可用DSP加速的、老旧驱动的设备，毕竟这些老旧设备也没有NNAPI这个东西，但有DSP硬件），交给模型的子图来去执行。比方原始模型的CPU执行Graph如上图。交给GPU的委托代理后，原Graph变为下面这样：
通过对安全与NLP的实践和思考，有以下三点产出。首先，产出一种通用解决方案和轮子，一把梭实现对各种安全场景的安全检测。通用解决方案给出一类安全问题的解决思路，打造轮子来具体解决这一类问题，而不是使用单个技术点去解决单个问题。具体来说，将安全与NLP结合，在各种安全场景中，将其安全数据统一视作文本数据，从NLP视角，统一进行文本预处理、特征化、预训练和模型训练。例如，在Webshell检测中，Webshell文件内容，在恶意软件检测中，API序列，都可以视作长文本数据，使用NLP技术进行分词、向量化、预训练等操作。同理，在Web安全中，SQLi、XSS等URL类安全数据，在DNS安全中，DGA域名、DNS隧道等域名安全数据，同样可以视作短文本数据。因此，只要安全场景中安全数据可以看作单变量文本数据，这种通用解决方案和轮子就适用，轮子开源在我的github仓库FXY中，内置多种通用特征化方法和多种通用深度学习模型，以支持多种安全场景的特征化和模型训练，达到流水线式作业。
监控是安保和巡查一个不可或缺的组成部分。在大多数情况下，这项工作需要长时间去查找一些你不期望发生的事。我们做的这件事很重要，但也是一项非常乏味的任务。
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.
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