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tensorflow使用object detection实现目标检测超详细全流程(视频+图像集检测)

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基于tensorflow object detection框架开展训练与检测工作。相关原始代码可参考：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research
本文以mobilenet-ssd-v2作为示例进行操作，只需更换对应的模型架构，即可完成对faster RCNN等其他模型的训练与检测任务。

1、数据整理与处理

将整理为VOC格式的数据集进行处理，依据Annotations中的数据量生成对应的train、test、val以及trainval.txt文件，并进入相应目录

复制代码 
    cd VOCdevkit/VOC2012/
    python data_segment.py
复制代码 
    """
    data_segment.py
    可自主设计数据集的比例，即trainval_percent,train_percent
    """
    import os  
    import random  
    
    trainval_percent = 0.9  
    train_percent = 0.95  
    xmlfilepath = 'Annotations'  
    txtsa

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