Tensorflow训练自己的目标检测模型并进行检测
2018年12月22日 2018年12月31日
此文基于：.ckpt文件转换为tensorflow可用的目标检测.…
【测试模型】
cd到“models-master\research\object_detection”目录下执行：
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jupyter notebook |
点击object_detection_tutorial.ipynb；
将模型修改为刚刚导出的模型地址，以及pbtxt文件位置:
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# 模型所在的目录 MODEL_NAME = 'F:/labelImg/tfrecords/hand/' #无视 #MODEL_FILE = MODEL_NAME + '.tar.gz' #DOWNLOAD_BASE = 'http://download.tensorflow.org/models/object_detection/' # 模型文件 PATH_TO_FROZEN_GRAPH = MODEL_NAME + 'pb/frozen_inference_graph.pb' # label_map.pbtxt PATH_TO_LABELS = os.path.join(MODEL_NAME, 'label_map.pbtxt') |
再把Download Model处的代码注释掉，因为我们用的是自己的模型无需要下载
再把Detection
处的代码改一下要测试的图片所在的路径
此处我把图片放在models-master\research\object_detection\test_images目录下命名为image2.jpg
最后点击“Cell”选择“Run All”,稍等片刻即可看到效果
