TensorFlow Object Detection API 教程指南

1. 项目的目录结构及介绍

目录结构

TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10/
├── assets/
├── data/
├── images/
├── models/
├── scripts/
├── xmls/
├── .gitignore
├── README.md
└── requirements.txt

目录介绍

• assets/: 存放项目相关的静态资源文件。
• data/: 存放训练数据和标签文件。
• images/: 存放示例图片和测试图片。
• models/: 存放训练好的模型文件和配置文件。
• scripts/: 包含用于数据准备、模型训练和评估的脚本。
• xmls/: 存放标注文件。
• .gitignore: 指定Git版本控制系统忽略的文件和目录。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 列出项目依赖的Python包。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件

• scripts/train.py: 用于启动模型训练的脚本。
• scripts/eval.py: 用于启动模型评估的脚本。
• scripts/detect.py: 用于启动对象检测的脚本。

启动文件介绍

• train.py: 该脚本负责加载数据、配置模型参数并启动训练过程。
• eval.py: 该脚本负责加载训练好的模型并进行评估，输出评估结果。
• detect.py: 该脚本负责加载训练好的模型并对输入图片或视频进行对象检测。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

• models/model/pipeline.config: 模型的配置文件，包含模型架构、训练参数等。

配置文件介绍

• pipeline.config: 该文件是TensorFlow Object Detection API的核心配置文件，包含以下关键部分：
  • model: 定义模型的架构，如SSD、Faster R-CNN等。
  • train_config: 定义训练过程中的参数，如学习率、优化器等。
  • eval_config: 定义评估过程中的参数，如评估间隔、评估指标等。
  • train_input_reader: 定义训练数据的输入源和格式。
  • eval_input_reader: 定义评估数据的输入源和格式。

通过以上配置文件，用户可以自定义模型的训练和评估过程，以适应不同的数据集和任务需求。