我正在使用Google Object Detection API和<code>EfficientDet D7 1536x1536</code>模型。 我正在使用此模型进行<strong

我想知道如何在Tf2对象检测API中的每个检查点训练和评估模型。 他们在文档中建议先训练然后评估模型<

错误：<code>tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: assertion failed: [[0.956730783]] [[0.896634638]] [[{{node A

我创建了一个笔记本，可以从tf2检测模型zoo中下载预训练的模型，并使用保存的模型进行预测。笔记本

我正在尝试将显示违规的帧保存在文件夹中。我知道我需要修改 vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array

我使用了 Tensorflow 对象检测 API (TF1) 并创建了 Faster R-CNN 的frozen_inference_graph.pb 文件。 之后，我能够使用

我使用 Tensorflow 对象检测 API 为 Faster-RCNN 创建了一个 AI。 <a href="https://github.com/tensorflow/models.git" rel="nofol

我正在尝试加载一个 fine_tune_checkpoint 来开始训练。 我在配置文件中添加了适当的字段，并将值设置为我

我正在浏览 TensorFlow 对象检测 API。在 research\object_detection\models 中有一个 Faster R-CNN ResnetV1 的实现。尽管

我在自己的数据集上使用 <a href="https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection" rel="nofollow nore

<strong>环境：</strong> <ul> <li>Google 合作实验室。</li> <li>TPU。</li> </ul> <strong>数据集：</strong> <ul> <l

我想在没有互联网连接的机器上安装 Tensorflow 对象检测 API。 到目前为止我做了什么： <ul> <li>使

我们有一个从 CustomVision.ai 导出的模型（它支持导出 TensorFlow .pb、TensorFlow Lite .tflite、Saved Model .pp 格式）

我发现了一个在 TF1 对象检测 API <a href="https://github.com/hongym7/early_stopping/blob/master/model_main.py" rel="nofollow no

网上有蛮多的指导虽然，但是大佬们有些细节不那么细，或者是版本比较老了，或者是gpu版的，gpu版按照网上的装驱动和cuda我的系统挂了5次，只好老实用cpu版的，虽然是tf1.x的，但同时也扩展了一点tf2的，希望对大家有所帮助。相关库依赖Python=3.6####不要小看这里，python版本过高，和tensorflow

本教程针对Windows10实现谷歌近期公布的TensorFlowObjectDetectionAPI视频物体识别系统，其他平台也可借鉴。本教程将网络上相关资料筛选整合（文末附上参考资料链接），旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考，关于此API的更多相关信息请自行搜索。注意：windows用户

本次安装环境为ubuntu-16.04.4系统，使用环境python3,因为之前已经安装了gpu版本的tensorflow和opencv等，所以不在安装．１，在主目录下载api,git clonehttps://github.comensorflow/models.git（下载完后的路径为/home/user/models）２，sudoapt-getinstallprotobuf-compilerpytho

我正在使用Tensorflow对象检测API一切正常但我想打印一个dict或数组,其格式如下{Objectname,Score}或类似的东西,我需要的是对象名称和分数.我尝试使用以下代码：withdetection_graph.as_default():withtf.Session(graph=detection_graph)assess:#Definiteinputan

本教程分为3PartPart1：Anaconda&Tensorflow安装Part2：tensorflow数据集生成Part3：换一个模型训练Part1分为3大块Anaconda的安装一、Anaconda安装二、验证Anaconda安装是否成功三、Anaconda环境创建四、Anaconda环境激活tensorflow的安装五

在Windows下使用TensorflowObjectDetectionAPI环境Windows7/10Python3.6Tensorflow-gpu1.2CUDAToolkit8与cuDNNv5首先我们安装Tensorflow，最新的版本为1.2/1.8。在python3.5+使用Tensorflow非常的简单，不需要过多的流程，只需要使用pip进行安装，所有相关的依赖就