在前面的学习中，关注的大多数是图像识别问题：输入一张图像，输出该图像对应的类别。这篇文章将讨论目标检测问题。目标检测的输入同样是一张图像，但输出不单单是图像的类别，而是该图像中所含的所高目标物体以及它们的位置。通常使用矩形框来标识物体的位置，如图5-1所示。深度学习已经被广泛应用在目标检测问题上，在性能上也远远超过了传统方法。这篇学习笔记会先介绍深度学习中的几个经典的目标检测方法，

系统中，可以执行以下命令：

第二步：编译proto文件
使用protoc对proto文件进行编译。具体来说，应当在research文件夹下，运行下面的命令：

运行完成后，可以检查object_detection/protos/文件夹，如果每个proto文件都生成了对应的以py为后缀的python源代码，就说明编译成功了。

执行命令完成后，可以使用python 命令打开一个python shell ，如果运行import slim 成功则说明已经正确设置好了。

在research文件夹下，执行：

这条命令会自动检查TensorFlow Object Detection API 是否正确安装，如果出现下面的信息，说明己安装成功：

2.2 执行已经训练好的模型

如何使用这些预训练模型呢？官方已经给了一个用Jupyter Notebook 编写好的例子。首先在research文件夹下，运行命令： jupyter-notebook 。如果提示不存在该命令，可能是因为没高安装Jupyter Notebook ，需要自行安装。

使用组合键”shift＋ Enter “，可以依次执行这些命令。在这里介绍Notebook 中的命令，并给出相应的中文注释。

首先是导入一些需要的包和设置环境：

 

 导入包后，设置需要使用的模型：
 


# 这个文件保存了网络的结构和数据
 

 接下来下载预训练模型，根据网络环境的不同，下载的时间可能会有长有短。
 


 

 zoo，找到其他模型的下载地址。根据这些下载地址，只需要改变MODEL_FILE的值就可以下载不同的模型。为方便查阅，在此处也列出这些值：
 


 

 回到示例代码，下载模型后，程序就直接将读取到默认的计算图中（实际读取的是frozen_inference_graph.pb 文件），使用的代码如下所示：
 


 

 
 

 在进行真正的检测之前，还得定义一些帮助函数：
 


 

 

 下面开始检测图片！先定义要检测的图片：
 


# 输出图像的大小（单位是 in）
 

 TEST_IMAGE_PATHS 是一个列表，它保存了需要检测的图片。这里检测的图片是官方提供的示例图片。如果想要检测自己的图片，只要将这些图片的路径以列表形式保存在TEST_IMAGE_PATHS中就可以了。
 


 

 最后是检测的代码，同样给出中文注释：
 


 

# 最后就是检测代码了
# detection_graph是之前就定义好的计算图，已经将模型导入到内存中了，此处直接使用
 # 将图片扩展一维，最后进入神经网络的图片格式应该为[1, ?, ?, 3]
 # 对得到的检测结果进行可视化
 

 
 


 

 
 


 

 

 以VOC 2012 数据集为例，介绍如何使用TensorFlow Object DetectionAPI 训练新的模型。VOC 2012 是VOC 2007 数据集的升级版，一共高11530张图片，每张图片都高标注，标洼的物体包括人、动物（如猫、狗、岛等）、交通工具（如车、船飞机等）、家具（如椅子、桌子、沙发等）在内的20 个类别。圈子12 展示了VOC 2012 中的一张图片。

 

 首先下载数据集，并将其转换为tfrecord格式。voe 2012数据集的下载地址
 
 

 为了不影响代码的结构，不妨在object_detection 文件夹中， 再新建一个voc 文件夹，并将下载的数据集压缩包复制至voc/中。解压后，就得到一个VOCdevkit 文件夹，最终的文件夹结构应该为：

 

 JPEGlmages文件夹中存储了所高的图像数据。对于每一张图片，都在
Annotations文件夹中有其物体框的标注。
 
 

 
 

 
 

 这里的转换代码是为VOC 2012数据集提前编写好的。如果希望使用自己的数据集，有两种方法，第一种方法是修改自己的数据集的标注格式，使其和VOC 2012一模一样，然后就可以直接使用create_pascal_tf_record.py脚本转换了，另外一种方法是修改create_pascal_ tf_ record.py ，对读取标签的代码进行修改。
 
 

 
 

 
 

• 需要修改为自己的目录。它们应该分别被修改为：

 

 最后，在VOC文件夹中新建一个train_dir作为保存模型和日志的目录，使用下面的命令就可以开始训练了：
 
 

 训练的日志和最终的模型都会被保存在train dir 中，因此，同样可以使
用TensorBoard来监控训练情况：
 
 

 需要注意的是，如果发生内存和显存不足报错的情况，除了换用较小的模型进行训练外，还可以修改配置文件中的以下部分：
 
 

 这个部分表示将输入图像进行等比例缩放再开始训练，缩放后最大边长为1024，最小边长为600。可以将这两个数值改小（如分别改成512和300),使用的显存就会变小。不过这样做也很高可能导致模型的精度下降，还需根据自己的情况选择适合的处理方法。
 
 

2.4 导出模型并预测单张图片

 
 

 
 

 
 

 

 API的安装和使用，主要分为执行已经训练好的模型和训练自己的模型两部分。希望能够通过这篇文章，了解到深度学习中目标检测方法的基本原理，并掌握TensorFlow Object Detection API的使用方法。
 

• 字符串转换整数python_将Python字符串转换为Int：如何在Python中将字符串转换为整数

  字符串转换整数python

  Python字符串拼接的几种方法整理

  python如何用两个list的值拼接成一个字符串？

  按照你的要求编写的Python程序如下

  python如何输出自己需要的字符串以及连接的方式

  这种方式与第一种作用，但是效率高一点

  使用时可以先用一个list缓存字符串，然后使用join方法，得到最终结果

  这种方式会让代码的可读性更好，也不用对非字符串调用str方法

  python字符串怎么和整数连接？

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• 字符串转换整数python

  在本教程中，您将看到在python中将字符串转换为整数的两种方法。

  众所周知，在Python中声明变量时不必声明数据类型。 由于python将根据存储在变量中的数据分配数据类型。 但是，当我们使用GUI(图形用户界面)时，默认情况下从文本框获取的值将是字符串，或者我们正在使用raw_input()方法(在Python 2.x中)和input( )方法(在Python 3.x中)，则默认情况下该值也将是字符串。 要将字符串更改为int类型变量，我们可以使用以下两种不同的方法。

  我们可以在上面的程序中看到一个 s， input()方法返回一个字符串，这就是为什么存储在sum中的结果是4050(两个字符串的串联)而不是90的原因。要获得number1和number2的加法，我们必须转换两个数字进入int 。

  在上面的程序中，我们使用int() 方法将字符串转换为int。 我们还可以使用float() 方法将其转换为float变量。

  另一方面，要将列表中的所有字符串项都转换为int，我们可以使用int()方法 ，如下所示。

  Decimal()方法提供某些方法来使用模块十进制执行更快的十进制浮点算术，如sqrt()方法 或exp()方法，但仍然可以使用它在python中将字符串转换为int。

  如果您有与上述文章有关的任何问题，请在下面评论以告知我们。

  字符串转换整数python

• Python支持使用+运算符进行字符串连接。 在大多数编程语言中，如果我们将字符串与整数或任何其他原始数据类型连接在一起，则该语言会负责将它们转换为字符串，然后对其进行连接。 但是，在Python中，如果尝试使用+运算符将字符串和int连接起来，则会出现运行时错误。

  让我们看一个使用+运算符将字符串和int连接起来的简单示例。

  那么如何在Python中连接字符串和整数呢？ 还有多种其他方式可以执行此操作。

  最简单的方法是使用str（）函数将int转换为字符串。

  我们也可以使用字符串函数来连接字符串和整数。

  如果您使用的是Python 3.6或更高版本，则也可以使用 。

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