复制pb冻结模型测试检测效果

行走的ccd 2024-02-29 11:20:49

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主程序读入视频并不断将这些帧按顺序塞入输入队列，线程 1 读入我们刚才训练好的模型，然后按顺序不断地从输入队列获取图片，将图片进行优化处理（调整对比度和亮度），再送入模型进行检测，如此，我们就能得到模型的检测结果，接下来线程 1 会将模型检测出的对象信息（bbox、置信度等）标注到图片上，然后将此标注好的图片塞入输出队列。观察下面这张图片中的红框处，我们发现交通灯的颜色几乎快要与背景色融为一体了，所以我们可以在把图片送入模型检测之前，对其做适当的预处理，从而使得模型能更容易地检测出这些对象。

人工智能使得人脸检测识别程序成为可能。在这篇文章中，我将重点介绍一个带有自定义类别的人脸检测识别检测器。你要做的第一件事就是去设置它。这里有一个编写了如何在本地机器上进行设置的Tensorflow文档。文档地址如下：https://github.com/tensorflow/models/blob/4f32535fe7040bb1e429ad0e3c948a492a89482d/research/...

实例描述有一组照片，每个文件夹的名称为具体的年龄，里面放的是该年纪的人物图片。微调 TF-Hub 库，让模型学习这些样本，找到其中的规律，可以根据具体人物的图片来评估人物的年龄。即便是通过人眼来观察他人的外表，也不能准确判断出被观察人的性别和年纪。所以在应用中，模型的准确度应该与用人眼的估计值来比对，并不能与被测目标的真实值来比对。一、准备样本本实例所用的样本来自于 IMDB-...

用深度学习解决目标检测有两个重要工作： 1、设计、实现、训练和验证模型模型如果设计模型如何编程实现如何收集足够的数据来训练并验证模型是否符合预期从头开始设计、实现、训练和验证模型是需要有众多深度学习算法人才做支撑，并且极其耗时耗力 2、深度学习模型应用根据实际项目的要求，基于预训练模型做迁移学习，这个对刚入门的工程师来说可以快速的掌握使用tensorflow预训练模型 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/resea..

使用TensorFlow-Object-Detection-API训练SSD-MobileNet模型和推理测试，训练和推理测试在windows平台上进行

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