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娛樂城-谷歌開源TensorFlo2019娛樂城推薦w Object Detection API物體辨認體系

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選自Google Open Source地下539包牌

作者:Jonathan Huang

機械之心編譯

介入:黃小天、李澤南

近日,谷歌在其開源博客上頒發了一篇名為《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章,經由過程 TensorFlow Objec電競運彩下注t Detection API 將谷歌外部使用的物體辨認體系(2016 年 10 月,該體系在 COCO 辨認挑釁中名列第一)開源給更大的社區,輔助打造更好的計算機視覺模子。機械之心對該文進行了編譯,原文鏈接體驗金1000請見文末。

在谷歌,研究職員開發了最高程度的計算機視覺機械進修體系,不僅可以用于谷歌本身的產物以及服務,還可以推行至整個研究社區。制造可以或許在統一張圖片里定位以及辨認多種物體的機械進修模子一向是業內的焦點挑釁之一,谷歌聲稱本人已線上娛樂城評價經投入大批時間訓練以及試驗此類體系。

個中一個模子在示例圖片中(來自 COCO 數據集)工具辨認的結果

2016 年 10 月,谷歌外部的物體辨認體系到達了業內最好程度,在 COCO 辨認挑釁中名列第一。自當時起,該體系為大批文獻供應告終果,并被一些谷歌的產物所采取,如 NestCam,一樣的理念也被辨認谷歌街景街道稱號以及門商標的 Image Search 采取。

本日,咱們很喜悅經由過程 TensorFlow Object Detection API 把該體系開源給更大的研究社區。這個代碼庫是一個確立在 TensorFlow 頂部的開源框架,便利其構建、訓練以及部署方針檢測模子。咱們設計這一體系的目的是支撐當前最好的模子,同時許可疾速索求以及研究。咱們的第一個版本包括:

  • 一個可訓練性檢測模子的聚攏,包含:

  • SSD 模子使用了輕量化的 MobileNet,這象征著它們可以十拿九穩地在挪移裝備中及時使用。在博得 2016 年 COCO 挑釁的研究中,谷歌使用了 Fast RCNN 模子,它必要更多計算資本,但效果更為準確。

    如需相識更多細節,請參閱谷歌頒發在 CVPR 2017 上的論文:https://arxiv.org/abs/1611.10012

    預備好了嗎?

    這些代碼在谷歌的計算機視覺運用中特別很是有效,博弈體驗金谷歌但愿本次開源可以或許將這份方便帶給一切人。谷歌同時也迎接更多奉獻者介入出去。目前,你可如下載代碼,使用 Jupyter notebook 測驗考試在圖片中辨認物體,也能夠最先在 Cloud ML 引擎中訓練你本人的辨認器了。

    參考材料

    1. Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors (https://arxiv.org/abs/1611.10012), Huang et al., CVPR 2017 (paper descri線上娛樂城註冊體驗金bing this framework)

    2. Towards Accurate Multi-person Pose Estima六合彩版路tion in the Wild (https://arxiv.org/abs/1701.01779), Papandreou et al., CVPR 2017

    3. YouTube-BoundingBoxes: A Large High-Precision Human-Annotated Data Set for Object Detection in Video (https://arxiv.org/abs/1702.00824), Real et al., CVPR 2017 (see also our blog post (https://research.googleblog.com/2017/02/advancing-research-on-video.html))*

    4. Beyond Skip Connections: Top-Down Modulation for Object Detection (https://arxiv.org/abs/1612.06851), Shrivastava et al., arXiv preprint arXiv:1612.06851, 2016

    5. Spatially Adaptive Computation Time for Residual Networks (https://arxiv.org/abs/1612金合發娛樂城.02297), Figurnov et al., CVPR 2017

    6. AVA: A Video Dataset of Spatio-temporally Localized Atomic Visual Actions (https://arxiv.org/abs/1705.08421), Gu et al., arXiv preprint arXiv:1705.08421, 2017

    7. MobileNets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications (https://arxiv.org/abs/1704.04861), Howard et al., arXiv preprint arXiv:1704.04861, 2017

    原文地址:

    本文為機械之心編譯,轉載請接洽本”大眾號取得受權

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    義務編纂:

    聲明:本文由入駐搜狐號的作者撰寫,除搜狐民間賬號外,概念僅代表作者自己,不代表搜狐態度。

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