基于tensorflow预训练模型的对象识别任务

概述

物体识别在计算机视觉领域作为一个典型任务已有丰富的理论和技术储备 本文旨在介绍TensorFlow Object Detection API的应用 该API提供了大量现成的预训练模型 从而帮助我们迅速搭建自己的物体识别系统 本文将详细阐述TensorFlow Object Detect API的功能与应用 并通过多个实例深入解析其实际操作流程 最终目标是实现对目标物体的有效识别 同时后续文章将进一步探讨如何利用该API进行自定义数据集的训练与优化

1、TensorFlow对象检测API安装

1.1 使用git下载代码库

当然，在安装该API的前提条件下需要确保已经正确安装了基于CPU或GPU的tensorflow框架，并建议使用TF 2.2及以上版本以获得更好的性能效果。注意以下代码段是在Jupyter Notebook环境中运行的，并且可以通过! git 来执行shell命令以实现功能扩展。

 import os

    
 import pathlib
    
  
    
 # Clone the tensorflow models repository if it doesn't already exist
    
 if "models" in pathlib.Path.cwd().parts: