TensorFlow目标检测教程 📚

简介

目标检测是计算机视觉的核心技术之一，广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等领域。TensorFlow提供了强大的工具链，其中TensorFlow Object Detection API是入门首选。

object_detection

环境搭建

安装Python（推荐3.7-3.9版本）
安装TensorFlow框架：
```
pip install tensorflow
```
配置必要的依赖库（如protobuf、matplotlib）
下载预训练模型：
点击获取模型包

模型训练

数据准备：使用COCO或自定义数据集，标注格式需为TFRecord
模型选择：
- SSD Mobilenet V2（轻量级，适合移动端）
- Faster R-CNN（精度高，适合复杂场景）
训练流程：
1. 修改配置文件（pipeline.config）
2. 运行训练脚本：
```
python model_main.py --pipeline_config_path=your_config.pbtxt
```
3. 监控训练日志与模型性能

ssd_mobilenet_v2

模型推理

加载训练好的模型进行预测：

import tensorflow as tf
model = tf.saved_model.load("path/to/trained_model")
detections = model.signatures["serving_default"](**inputs)

可视化检测结果：
点击查看示例代码

model_inference

常见问题

训练速度慢？ 可尝试使用混合精度训练或分布式计算
检测精度不足？ 检查数据增强策略或调整模型超参数
如何部署模型？ 推荐使用TensorFlow Serving或TensorFlow Lite

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optimization_tips