Google 发布了经过预先训练的模型,并在`COCO`数据集上对各种算法进行了训练,以供公众使用。 该 API 建立在 TensorFlow 之上,旨在用于构建,训练和部署对象检测模型。 这些 API 支持对象检测和定位任务。 预训练模型的可用性可对新数据进行微调,从而加快训练速度。 这些不同的模型在速度和准确性之间进行权衡。
Google 发布了经过预先训练的模型,并在`COCO`数据集上对各种算法进行了训练,以供公众使用。 该 API 建立在 TensorFlow 之上,旨在用于构建,训练和部署对象检测模型。 这些 API 支持对象检测和定位任务。 预训练模型的可用性可对新数据进行微调,从而加快训练速度。 这些不同的模型在速度和准确率之间进行权衡。
# 安装与配置
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@@ -305,7 +305,7 @@ tar -xzvf ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017.tar.gz
`Chapter04`文件夹中将包含各种文件,这些文件在此处列出:
* 这是图形的原始定义-`graph.pbtxt`
* 这是图的原始定义-`graph.pbtxt`
* 图的权重已冻结,可以用于推断-`frozen_inference_graph.pb`
* 检查点文件
*`model.ckpt.data-00000-of-00001`
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@@ -320,14 +320,14 @@ tar -xzvf ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017.tar.gz