tensorflow

四、模型测试 　1）下载文件 　　在已经阅读并且实践过前3篇文章的情况下，读者会有一些文件夹。因为每个读者的实际操作不同，则文件夹中的内容不同。为了保持本篇文章的独立性，制作了可以独立运行的文件夹目标检测。 　　链接：https://pan.baidu.com/s/1tHOfRJ6zV7lVEcRPJMiWaw 提取码：mf9r，下载到桌面，并解压，目标检测…

二、数据准备 　1）下载图片 　　图片来源于ImageNet中的鲤鱼分类，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1Ry0ywIXVInGxeHi3uu608g 提取码: wib3 　　在桌面新建文件夹目标检测，把下载好的压缩文件n01440764.tar放到其中，并解压 　2）选择图片 　　在此数据集中，大部分图片都较为清晰，但是有极少数…

三、模型训练 　1）错误一： 　　在桌面的目标检测文件夹中打开cmd，即在路径中输入cmd后按Enter键运行。在cmd中运行命令： python /your_path/models-master/research/object_detection/model_main.py –pipeline_config_path=training/ssdlite_m…

一、开发环境 　1）python3.5 　2）tensorflow1.12.0 　3）Tensorflow object detection API ：https://github.com/tensorflow/models下载到本地，解压 　　我们需要的目标检测代码在models-research文件中：   　　其中object_detection中的R…

一、数据集简介         二、MNIST数据集介绍    三、CIFAR 10/100数据集介绍        四、tf.data.Dataset.from_tensor_slices()    五、shuffle()随机打散    六、map()数据预处理              七、实战 import tensorflow as tf impor…

一、范数    tf.norm()张量的范数(向量范数)         二. tf.reduce_min/max/mean()：求均值，最大值，最小值                  

一、数据集分割 1、训练集、测试集    2、训练集、验证集、测试集 步骤： （1）把训练集60K分成两部分，一部分50K，另一部分10K。 （2）组合成dataset，并打乱。 二、训练过程评估 1、训练的过程评估 其中，第二行是训练，总轮数是5，每两轮做一次评估，达到的效果好的话提前停止。    2、在测试集上再次评估 三、K折交叉验证 （1）第一种方式…

一般来讲，这个问题是由于使用tensorflow2.x从而无法导入mninst。tensorflow2.x将数据集集成在Keras中。 解决方法：将代码改为 import tensorflow as tf tf.__version__ mint=tf.keras.datasets.mnist (x_,y_),(x_1,y_1)=mint.load_data(…

tf.reset_default_graph()  用于清除默认图形堆栈并重置全局默认图形。简单理解就是初始化。

本文结合CVPR 2018论文”Structure Inference Net: Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships”，详细解析Faster RCNN（tensorflow版本）代码，以及该论文中的一些操作步骤。 Faster RCNN整个的流…