使用Tensorflow Object Detection API實現對象檢測

一：預訓練模型介紹

Tensorflow Object Detection API自從發布以來，其提供預訓練模型也是不斷更新發布，功能越來越強大，對常見的物體幾乎都可以做到實時準確的檢測，對應用場景相對簡單的視頻分析與對象檢測提供了極大的方便與更多的技術方案選擇。tensorflow object detection提供的預訓練模型都是基於以下三個數據集訓練生成，它們是：

COCO數據集

Kitti數據集

Open Images數據集

每個預訓練模型都是以tar文件形式存在，其中包括以下幾個部分：

基於COCO數據集訓練的模型名稱、運行速度、mAP指標及輸出列表如下：

二：使用模型實現對象檢測

這裡我們使用ssd_mobilenet模型，基於COCO數據集訓練生成的，支持90個分類物體對象檢測，首先需要讀取模型文件，代碼如下

然後載入模型完成計算圖構建

最後通過session來執行計算圖並輸入適當的參數即可

最終檢測效果 - 檢測人與書

檢測我的蘋果電腦與喝水玻璃杯

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