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你将收获

1、能快速标注图像

2、能训练自己的数据集

3、能发布自己的数据集

适用人群

零基础,有python经验更好

课程介绍

Tensorflow object detection api数据集检测视频培训教程:此课程从应用的角度出发,讲述如何利用深度学习框架tensorflow object detection api来检测自己的数据集,提供了专用的图像标注工具,让初学者入手应用,做出自己的对象检测工具。

课程讨论

只有理论没有实操,这课完全是混来了,CSDN官网也能让上

讲课水平也太差了吧,讲稿都不准备

使用ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17 已经可以识别90种物体,这是官方训练好的。 请问,如何对这些类别进行裁剪,比如,我想在这90类的基础上,再添加1个自定义类,进行训练,应该怎样做? 如果想去掉90个类别中的部分类,该怎样裁剪?

在C:\Tensorflow object detection API\models-master\research执行python object_detection/builders/model_builder_test.py 出现ModuleNotFoundError: No module named 'absl'这是什么情况

讲课水平,个人感觉不太好。。 没法照着做,光看这个视频,也做不出来。还是要靠自己摸索。不过看看别人咋做的,心里有点谱,能弄得快点

不好意思,没看到评论,关于训练结果预测不准的问题: 1)要使用预训练集 2)制作数据集后要验证一下,看看tfrecord是否是正确的。 3)训练的同时,要进行评估 #评估一下 详情可参照https://blog.csdn.net/wulala789/article/details/80588424 mkdir eval python /output/models/research/object_detection/eval.py \ --logtostderr \ --pipeline_config_path=net.config \ --checkpoint_dir=mytrain/ \ --eval_dir=eval/ #显示评估结果 tensorboard --logdir = eval/ 4)要多换几张图进行验证

1.我在CSDN购买了你的《tensorflow object detection api 检测自己的数据集》视频,按照你的步骤训练出一个模型(除了更改了路径,其他的参数net.config和图片都是默认你的设置),我训练了三次,每次预测模型(模型frozen_inference_graph.pb大概22M左右),都没有把dog给预测出来,我不知道哪里错啊,请博主指教一下 2.博主是否可以上传一份你的模型?或者直接邮件一份给我:pan_jinquan@163.com