TensorFlow目标检测API教程 🧠📸

欢迎使用TensorFlow目标检测API！这是一个强大的工具，可帮助开发者快速构建和部署目标检测模型。以下是关键知识点：

🛠️ 快速入门步骤

1. 安装依赖

   pip install tensorflow tensorflow-object-detection-api
   

2. 加载预训练模型
   选择如ssd_mobilenet_v2等模型，通过以下链接查看完整模型列表：
   /tensorflow/od_api/models

3. 执行检测
   使用detect函数处理图像输入，示例如下：

   from tensorflow_od_api import Detector
   detector = Detector(model_path="path/to/model")
   results = detector.run_inference(image_path="input.jpg")
   

📈 检测结果解析

• 每个检测框包含：类别ID、置信度、坐标位置
• 支持可视化输出：

🔄 常见用例

• 实时视频监控
• 图像分类与定位
• 自定义模型训练（点击查看训练指南）

💡 小贴士：检测精度与模型选择、数据增强策略密切相关，建议结合具体场景优化参数配置。