标签:training -- py detection python tensorflow 迁移 数据模型
经过本人一段学习,终于完成了第一个训练集。记录一下,也为大家一个参考。相关数据集打包到百度网盘评论区留言可取。
推荐一本书
一、首先安装anaconda——创建虚拟环境(本人命名为tf1X)——下载安装tensorflow,numpy,pandas等包的准备。
一点注意python和tensorflow和其他包的版本匹配,自行去管我查询。
具体操作可以参考本人之前的博客。链接赋上:
Anaconda Prompt中装tensorflow_gpu_m0_63172128的博客-CSDN博客
二、开始迁移式学习
测试集图片如下:
首先这是我打标签的过程之一。
用python一键训练模型:
将提供的create_directories.py文件复制到workspaces文件夹下。到cmd输入:
conda activate tf1X
python create_directories.py -n my_training_demo
一键训练:
将one_command_train.py文件复制到my_training_dome,再cmd输入:(本人训练500次)
python one_command_train.py --steps 500 --batch_size 12
训练好之后会在training文件夹生成这些节点文件
最后,导出冻结图文件。完成整个训练过程。
tensorboard --logdir=evaluation\
冻结tensorflow模型
将tf_train\models\research\object_detection下的export_inference_graph.py
复制到自己的E:\tf_train\workspaces\my_training_dome下,启动cmd
python export_inference_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path training\ssd_inception_v2_coco.config --trained_checkpoint_prefix training\model.ckpt-500 --output_directory trained_frozen_models\my_training_model
将object_detection_example_1.py 复制到workspaces\my_training_dome下改名:为 object_detection_example_2.py
用编辑器打开object_detection_example_2.py修改代码:
运行看训练结果:
python object_detection_example_2.py
最终的结果还是准确率可以的
标签:training,--,py,detection,python,tensorflow,迁移,数据模型 来源: https://blog.csdn.net/m0_63172128/article/details/122113425
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。