SSD:TensorFlow中的单次多重检测器

简介: SSD:TensorFlow中的单次多重检测器SSD Notebook 包含 SSD TensorFlow 的最小示例。 很快,就检测出了两个主要步骤:在图像上运行SSD网络,并使用通用算法(top-k滤波和非最大抑制算法)对输出进行后处理。

SSD:TensorFlow中的单次多重检测器

SSD Notebook 包含 SSD TensorFlow 的最小示例。 很快,就检测出了两个主要步骤:在图像上运行SSD网络,并使用通用算法(top-k滤波和非最大抑制算法)对输出进行后处理。

以下是成功检测输出的两个示例:

为了运行这个 Notebook 你需要先解压 checkpoint files 在 ./checkpoint

unzip ssd_300_vgg.ckpt.zip

然后开始一个 jupyter Notebook

jupyter notebook notebooks/ssd_notebook.ipynb

项目地址:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow

更多 TensorFlow 教程:http://www.tensorflownews.com/

目录
相关文章
|
机器学习/深度学习 XML 人工智能
基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器
基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器的保姆级教程,详细地描述了代码框架结构、数据集的标准方法,标注文件的数据处理、模型流水线的配置、模型的训练、评估、推理全流程。
313 1
|
XML TensorFlow API
基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器
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。
173 0
|
机器学习/深度学习 测试技术 API
实践操作:六步教你如何用开源框架Tensorflow对象检测API构建一个玩具检测器
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的对象设定为一个可以运动的玩具。
3021 0
|
15天前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow API
TensorFlow与Keras实战:构建深度学习模型
本文探讨了TensorFlow和其高级API Keras在深度学习中的应用。TensorFlow是Google开发的高性能开源框架,支持分布式计算,而Keras以其用户友好和模块化设计简化了神经网络构建。通过一个手写数字识别的实战案例,展示了如何使用Keras加载MNIST数据集、构建CNN模型、训练及评估模型,并进行预测。案例详述了数据预处理、模型构建、训练过程和预测新图像的步骤,为读者提供TensorFlow和Keras的基础实践指导。
149 59
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow
海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言,通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对22种常见的海洋生物('蛤蜊', '珊瑚', '螃蟹', '海豚', '鳗鱼', '水母', '龙虾', '海蛞蝓', '章鱼', '水獭', '企鹅', '河豚', '魔鬼鱼', '海胆', '海马', '海豹', '鲨鱼', '虾', '鱿鱼', '海星', '海龟', '鲸鱼')数据集进行训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后使用Django开发一个Web网页平台操作界面,实现用户上传一张海洋生物图片识别其名称。
83 7
海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源深度学习框架
TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源深度学习框架
18 3
|
20天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 TensorFlow
TensorFlow:深度学习框架的领航者
**TensorFlow**是谷歌开源的机器学习框架,用于深度学习和大规模数据处理。它以数据流图为基础,支持分布式计算,提供高效、灵活且可扩展的环境。自2015年以来,经过多次升级,包括引入Eager Execution,提升了开发效率。TensorFlow广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域,其丰富的API和工具简化了模型构建,促进了深度学习的发展。【6月更文挑战第5天】
50 9
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【昆虫识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50
昆虫识别系统,使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法(CNN)模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集('蜜蜂', '甲虫', '蝴蝶', '蝉', '蜻蜓', '蚱蜢', '蛾', '蝎子', '蜗牛', '蜘蛛')进行训练,得到一个识别精度较高的H5格式模型文件,然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户上传一张昆虫图片识别其名称。
113 7
【昆虫识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow
球类识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集 '美式足球', '棒球', '篮球', '台球', '保龄球', '板球', '足球', '高尔夫球', '曲棍球', '冰球', '橄榄球', '羽毛球', '乒乓球', '网球', '排球'等15种常见的球类图像作为数据集,然后进行训练,最终得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django开发Web网页端可视化界面平台,实现用户上传一张球类图片识别其名称。
100 7
【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow
|
1月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
Pytorch 与 Tensorflow:深度学习的主要区别(1)
Pytorch 与 Tensorflow:深度学习的主要区别(1)
48 2