Python视觉深度学习系列教程 第三卷 第14章 从头开始训练Faster R-CNN
第三卷 第十四章 从头开始训练Faster R-CNN
本章的目的是达到以下四点：
1、在您的系统上安装和配置 TensorFlow Object Detection API。
2、在TensorFlow Object Detection API 构建图像数据集+图像标注。
3、在LISA交通标志数据集上训练一个Faster R-CNN。
4、评估准确率并将训练好的Faster R-CNN 应用于图像和视频。
1、LISA 交通标志数据集
链接：https://pan.baidu.com/s/1C4kpehB8TlMWQduxW6Qacg
提取码：hprt
LISA 交通标志数据集由 47 种不同的美国交通标志类型组成，包括停车标志、人行横道标志等。据集最初是通过视频捕获的，但也包括各个帧和相关的注释。
在6610帧上总共有7855个注释。路标的分辨率各不相同，从6*6 到167*168像素。此外，一些图像是在较低分辨率的640*480相机中捕获的，而其他图像是在更高分辨率的1024*522像素上捕获的。一些图像是灰度的，而其他图像是彩色的。相机质量和捕获色彩空间的差异使其成为在对象检测方面研究的有趣数据集。
完整的LI
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