文件名称：matlab如何敲代码-tf_oda_stanford_cars:训练TensorFlow深度学习模型以检测车辆制造/模型
文件大小：1.72MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 02:47:51
系统开源
matlab如何敲代码斯坦福汽车的TensorFlow对象检测API 使用Google的TensorFlow对象检测API [0]来检测Stanford Cars数据集[1]中的196种车辆类型。 依存关系 该项目在很大程度上取决于TensorFlow对象检测API及其所有要求。 主要是： Python 2.7 Python VirtualEnv和VirtualEnvWrapper Protobuf 3.0.0 Nvidia Cuda驱动程序 Tensorflow（> = 1.9.0） TensorFlow模型和示例存储库 有关完整列表，请参见[0]。 入门 下载车辆图像 下载Stanford Cars数据集（图像和Matlab标签）。 $ wget http://imagenet.stanford.edu/internal/car196/car_ims.tgz $ wget http://imagenet.stanford.edu/internal/car196/cars_annos.mat 将tgz文件解压缩到您的数据文件夹中。 $ tar -xzvf car_ims.tgz -C
【文件预览】：
tf_oda_stanford_cars-master
----.gitignore(19B)
----results()
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--------011290.jpg(61KB)
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----requirements.txt(102B)
----create_stanford_cars_tf_record.py(4KB)
----models()
--------.gitignore(17B)
----dump.py(2KB)
----predict_image.py(5KB)
----README.md(6KB)
----example_pipeline.config(4KB)
----create_stanford_cars_label_map.py(445B)
----stanford_cars_label_map.pbtxt(11KB)
----convert_mat_to_csv.py(749B)