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。...看一下这个动图，这是运行中的浣熊探测器: ? 浣熊检测器 如果你想知道这个探测器的更多细节，就继续读下去！ 在这篇文章中，我将解释所有必要的步骤来训练你自己的检测器。...特别地，我创建了一个具有相对良好结果的对象检测器来识别浣熊。...如果你没有其中之一，那么你需要编写自己的脚本来生成TFRecords。 为了准备API的输入文件，你需要考虑两件事。...在我的训练中，我使用ssd_mobilenet_v1_pets.config作为基础。
它由以下步骤组成： 通过创建一组标记训练图像来准备数据集，其中标签代表图像中Wally的xy位置； 读取和配置模型以使用Tensorflow目标检测API； 在我们的数据集上训练模型； 使用导出的图形对评估图像的模型进行测试...开始之前，请确保按照说明安装Tensorflow目标检测API。 准备数据集 神经网络是深度学习的过程中最值得注意的过程，但遗憾的是，科学家们花费大量时间的准备和格式化训练数据。...最简单的机器学习问题的目标值通常是标量(比如数字检测器)或分类字符串。Tensorflow目标检测API训练数据使用两者的结合。它包括一组图像，并附有特定目标的标签和它们在图像中出现的位置。...训练 Tensorflow目标检测API提供了一个简单易用的Python脚本来重新训练我们的模型。...我写了一些简单的Python脚本（基于Tensorflow 目标检测API），你可以在模型上使用它们执行目标检测，并在检测到的目标周围绘制框或将其暴露。
2、使用tensorflow目标检测API进行人体检测 Tensorflow是来自google的开源API，被广泛地用于使用深度神经网络的机器学习任务。...tensorflow 的目标检测API是基于Tensorflow的一个开源库，用来支持目标检测模型的训练和评估。...今天我们将了解以下Tensorflow检测模型ZOO，其中包含了一组与tensorflow目标检测API兼容的预训练模型。...3、Tensorflow检测模型ZOO中的不同模型的对比 上面我们演示的是Tensorflow检测模型ZOO中的faster_rcnn_inception_v2_coco模型。...我对Tensorflow检测模型Zoo中的下面3个模型更感兴趣： ssd_mobilenet_v1_coco，可运行在android手机上 faster_rcnn_inception_v2_coco ，
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。...我们可以使用许多模型来训练识别图像中的各种对象。我们可以使用这些训练模型中的检查点，然后将它们应用于我们的自定义对象检测任务。...：） 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。...这两个脚本都输出了冻结图：export_tflite_ssd_graph输出我们可以直接输入到TensorFlow Lite的冻结图，并且这是我们要使用的图。...v=jU5jYwbMTPQ&feature=youtu.be 当你使用通用检测器时，将其替换为你定制的宠物检测器非常简单。
了解如何在 TFRecord 中转换图像和标注文件以输入到 TensorFlow 对象检测 API（第 10 章） 了解如何使用自己的图像来使用 TensorFlow 对象检测 API 训练模型并对其进行推理...在本章中，我们将学习如何使用 SSD 开发模型，在下一章中，我们将评估在边缘设备上部署时的表现。 但是在详细介绍 SSD 之前，我们将快速了解到目前为止我们在本书中了解的其他对象检测器模型。...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。...总结 在本章中，您将从头到尾全面了解各种对象检测器方法以及使用自己的自定义图像训练对象检测器的实用方法。...对象检测 API 转换在“第 10 章”，“使用 R-CNN，SSD 和 R-FCN 的对象检测”中开发的训练模型。
使用 TensorFlow 目标检测 API 来创建目标检测模块，我们还会简要的阐述如何设置 API 并训练它来执行监控任务。...因此，我们需要训练我们的目标检测器使其能从普通图像中识别出目标。 ? 图9 从数据集中提取出带标注的图像 正如前面所说，我们的图像质量可能较差，所以所训练的模型必须适应在这样的图像质量下进行工作。...因此, TensorFlow 目标检测 API 提供了一系列预先训练好的模型，我们可以根据自己的使用情况进行微调，该过程称为迁移学习，它可以大大提高我们的训练速度。 ?...▌设置 我们的实验选择了以下的模型，这些模型可以在 TensorFlow 目标检测API 的Zoo 模块中找到。...但是当 GPU 个数增加时，FasterRCNN 很快就会追上 SSD 。 为了证明我们的结论：视频处理系统的速度不能高于图像输入系统的速度，我们优先读取图像。
这篇论文主要讨论多种物体检测算法在速度、精度做不同权衡时的表现，进而指导实际应用中对物体检测器的选择。...在实际应用中，由于不同的场景下有不同的限制和需求，需要根据实际情况权衡选择最适合的检测方法。这就需要我们对不同检测器的性能有更客观的认识。...比 本文对比了Faster RCNN, SSD和R-FCN三种方法，每种方法都基于TensorFlow的实现，对比单模型、单次前传的性能。...每一种方法都首先在TensorFlow中复现了原论文的报告精度，然后在此基础上进行修改对比。...]，回归的loss统一设置为Smooth L1 Loss；输入图像分辨率统一resize到短边为600，同时对比了短边为300分辨率的情况；计算时间包含了一次forward加上post-processing
需要支持单个和多个人脸检测 经横向对比目前常用的开源人脸采集 JS 库，Face-api.js 在性能和准确度上更胜一筹 face-api.js ：基于 TensorFlow.js 内核，实现了三种卷积神经网络架构...faceapi.detectAllFaces ：检测图像中的所有人脸 faceapi.detectSingleFace ：检测单个人脸，返回图像中具有最高置信度得分的人脸 // 数据源支持：HTMLImageElement...MobileNetV1 的 SSD（单次多盒检测器）。...神经网络将计算图像中每个面部的位置，并将返回边界框以及每个面部的概率。该面部检测器旨在获得检测面部边界框而不是低推理时间的高精度。...// default: 0.709 // 经过CNN的输入图像缩放版本的最大数量。
不同目标检测器的 FPS 性能。...训练监控系统 在本节中，我们将使用目标检测来检测一下如何识别行人。我们将使用 TensorFlow 目标检测 API 来构建我们的模块。我们会简要探讨如何设置 API，并训练其完成监控任务。...在这种情况下，我们可以训练自己的目标检测器，以便从正常图像中识别我们的目标。 ? 从我们的数据集中提取带注释的图像。 如前所述，摄像机中的图像质量可能较低。因此你必须训练你的模型适应这样的工作条件。...因此，TensorFlow 目标检测 API 提供了一堆预训练模型，你可以在你的任务中对它们进行微调。这个过程被称为迁移学习，可以大幅加快你的训练过程。 ?...这些实验的结果可以在选择目标检测模型时，为你提供一些有价值的见解。 设置 我们的实验选择了以下模型。这些可在 TensorFlow 目标检测 API 的 Model Zoo 中找到。
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的对象设定为一个可以运动的玩具。本文将用六个步骤突出API的性能并教你如何构建一个玩具探测器，你也可以根据这六个步骤扩展与实践你想要构建的任何单个或多个对象检测器。 ?...TensorFlow玩具检测器 代码在我的GitHub repo上。...我在iPhone上录制的一段新视频中测试了这个模型。在我的前一篇文章中，我使用Python moviepy库将视频解析成帧，然后在每个帧上运行对象检测器，并将结果返回到视频中。...接下来，我将探索使用最快的模型-SSD mobilenet，看看是否有明显的准确性下降的问题。
预处理步骤包括将尺寸调整为224×224像素，转换成数组格式并将输入图像中的像素值缩放到[-1，1]范围（通过preprocess_input函数）； 将预处理的图像和相关标签分别添加到数据和标签列表中...利用OpenCV实现COVID-19口罩检测器 训练好我们的口罩检测器后，下面我们将学习： 从磁盘加载输入图像； 检测图像中的人脸； 应用我们的口罩检测器将人脸分类为戴口罩或不戴口罩。...图13：为什么未检测到前景中的女士戴着口罩？使用Python，OpenCV和TensorFlow/ Keras构建的具有计算机视觉和深度学习功能的面罩检测器是否无效？...我们无法检测到前景中的人脸的原因是： 口罩遮盖区域太大； 用于训练人脸检测器的数据集不包含戴口罩的人脸示例图像。 因此，如果人脸大部分区域被遮挡，我们的脸部检测器很可能无法检测到脸部。...其次，这种方法将我们的计算机视觉流程简化为一步-而不是先应用人脸检测，再应用口罩检测器模型，我们要做的就是在网络的一次前向传递过程中应用目标检测器对图像中戴口罩和不戴口罩的人计算出边界框。
我一直在使用Tensorflow目标检测API，并对这些模型的强大程度感到惊讶。我想要分享一些API实际使用案例的性能。...目标检测API，我已经写了一个非常详细的教程——用Tensorflow检测检测API构建一个玩具检测器。...用Tensorflow目标检测API构建一个玩具检测器地址： https://towardsdatascience.com/building-a-toy-detector-with-tensorflow-object-detection-api...Tensorflow CoCo训练的模型 有一种直接的交易，即b / w速度和准确性。对于实时检测，最好使用SSD模型或者Faster RCNN Inception（这是我个人喜欢的）。...如果你想了解更多关于目标检测和Tensorflow目标检测API，请查看文章——谷歌Tensorflow目标检测API是实现图像识别的最简单的方法吗?
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 本文已更新至TensorFlow1.5版本 我们知道，在TensorFlow中可以使用feed-dict的方式输入数据信息，但是这种方法的速度是最慢的...而使用输入管道就可以保证GPU在工作时无需等待新的数据输入，这才是正确的方法。...幸运的是，TensorFlow提供了一种内置的API——Dataset，使得我们可以很容易地就利用输入管道的方式输入数据。在这篇教程中，我们将介绍如何创建和使用输入管道以及如何高效地向模型输入数据。.../api_docs/python/tf/data/Dataset ▌结论 Dataset API提供了一种快速而且鲁棒的方法来创建优化的输入管道来训练、评估和测试我们的模型。...在这篇文章中，我们了解了很多常见的利用Dataset API的操作。
OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说，它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。...现在距离 3.0 版本的发布已经过去三年多，近日 OpenCV 4.0 final 版发布，它进一步完善了核心接口，并添加了二维码检测器、ONNX 转换格式等新特点。...添加了新模块 G-API，它可作为基于图的高效图像处理流程。 dnn 模块包括实验用 Vulkan 后端，且支持 ONNX 格式的网络。...实现了流行的 Kinect Fusion 算法，且为 CPU 和 GPU (OpenCL) 进行优化。 objdetect 模块中添加了二维码检测器和解码器。...SqueezeNet v1.1 VGG-based FCN（语义分割网络） ENet（轻量级语义分割网络） VGG-based SSD（目标检测网络） MobileNet-based SSD（轻量级目标检测网络
SPP-Net是基于空间金字塔池化后的深度学习网络进行视觉识别。它和R-CNN的区别是，输入不需要放缩到指定大小，同时增加了一个空间金字塔池化层，每幅图片只需要提取一次特征。...http://www.ee.cuhk.edu.hk/%CB%9Cwlouyang/projects/imagenetDeepId/index.html 深度感知卷积神经网络中的目标检测器 https:...IOS上的YOLO实战：CoreML vs MPSNNGraph，用CoreML和新版MPSNNGraph的API实现小型YOLO。...SSD可以说是YOLO和Faster R-Cnn两者的优势结合。相比于Faster R-Cnn，SSD的目标检测速度显著提高，精度也有一定提升；相比YOLO，速度接近，但精度更高。...与SSD类似，是一个多尺度不需要proposal的检测框架，是一种完全脱离预训练模型的深度监督目标检测方法。
锚框是用于帮助检测器预测默认边界框。与 YOLO 不同，在 SSD 中锚框的高度和宽度不是固定的，而是具有固定的纵横比。...匹配策略 本节我们将介绍如何为计算模型的损失解码真实的边界框。还有就是ssd 如何为其检测器做了一些特殊的操作。 上面的架构图中能够看到，SSD 为每个图像预测大约 8700 个框。...但是一般图像中只有 6 个或更少的目标。所以我们是否应该在所有真实的边界框上惩罚所有预测框？如果我们这样做了那么将迫使每个检测器预测每个真实的边界框。...检测器将尝试预测所有目标，最终预测则变成了它们之间某处的框。 为了避免这种情况，我们必须专门研究如何让我们的检测器一起工作，让他们成为一个团队而不是各自为战。...在目标检测中，这种增强技术会影响原始图像的亮度和颜色，但不会对图像中物体周围的边框产生影响。我们可以使用许多方法来变换图像以实现这种增强。
对于SSD，该图表显示了300×300和512×512输入图像的结果。对于YOLO，其结果为288×288、416×461和544×544图像。...它使用MS COCO数据集进行训练，从而在TensorFLow中重新实现了这些模型。它建立了一个更加受控的环境，并使权衡比较变得更加容易。...但是与其他方法相比，SSD在小物体上的性能要差得多。 ? 例如，SSD在检测下表中的瓶子时有问题，而其他方法则可以。 ?...输入图像分辨率 更高的分辨率可以显着改善小物体的目标检测能力，同时也可以帮助大物体。...Faster R-CNN每个图像至少需要100毫秒。 仅使用低分辨率特征图进行检测会严重影响准确性。 输入图像分辨率会严重影响准确性。
在ImageNet分类任务中以一半的分辨率（224×224输入图像）对卷积层进行预训练，然后以两倍的分辨率进行检测 YOLO的工作步骤如下：第一步：输入一张需要检测的图片，将这张图片分割为 7×7 的网络结构...在VOC2007测试中，输入尺寸为300×300的SSD在准确性上明显优于其448×448的YOLO对应模型，同时也提高了速度 在SSD中，作者充分的吸取了Faster R-CNN中的Anchor机制，...模型平台获取实现资源：https://sota.jiqizhixin.com/project/fpn-4 4、 RetinaNet 在one-stage检测器中，检测器须处理约100K的样本，其中大多数都是容易分类的负样本...检测器正负样本不均衡的问题。...但是尽管α 可以调整正负样本的均衡，却不能调整难易样本的均衡，而one-stage检测器的主要问题在于大量容易负样本构成了大部分的损失，并主导了梯度，主导了训练过程，因此作者在交叉熵中引入了与预测置信度相关的调节因子
OpenCV 入门教程：人脸检测和关键点定位 导语 人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。...这些方法通过检测人脸的特征模式和形状来实现人脸的定位和识别。 二、人脸关键点定位原理 人脸关键点定位是指在人脸图像中自动定位人脸的关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。...- 读取图像或视频帧，并将其转换为灰度图像。 - 应用分类器模型进行人脸检测，获取人脸位置信息。 - 绘制人脸矩形框并显示结果。...使用深度学习模型进行人脸检测： - 加载预训练的深度学习模型，如基于 SSD （ Single Shot MultiBox Detector ）的人脸检测模型。...然后，读取图像文件并将其转换为灰度图像。接下来，使用人脸检测器检测图像中的人脸，并使用关键点定位器获取人脸关键点的位置信息。最后，通过绘制关键点的圆形标记来显示人脸关键点的定位结果。
所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》 ---- 人脸识别基本原理： 人脸检测：人脸检测是指在图像或视频中自动检测出人脸的位置...请注意，DeepFace 中的默认检测器是 OpenCV。使用 OpenCV 进行人脸检测 Dlib: 该检测器在后台使用 hog 算法。因此，与 OpenCV 类似，它不是基于深度学习的。...尽管如此，它的检测和对齐分数相对较高。 SSD: SSD 代表 单次检测器;它是一种流行的基于深度学习的检测器。SSD 的性能可与 OpenCV 相媲美。...MTCNN: MTCNN 这是一个基于深度学习的人脸检测器，它带有面部特征点。这就是为什么 MTCNN 的检测和对齐得分都很高的原因。但是，它比 OpenCV，SSD 和 Dlib 慢。...在后台，分析函数构建卷积神经网络模型，以对输入图像中的人脸进行年龄、性别、情绪和种族分类。
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