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API TensorFlow pour construire, entraîner et déployer des modèles de détection d'objets.
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L'API de détection d'objets TensorFlow est un cadre open-source construit sur TensorFlow qui facilite la construction, l'entraînement et le déploiement de modèles de détection d'objets. Il fournit une collection de modèles pré-entraînés, y compris MobileNet et COCO-SSD, qui peuvent être utilisés immédiatement ou ajustés pour des tâches spécifiques de détection d'objets. L'API est conçue pour être modulaire et extensible, permettant aux chercheurs et développeurs d'expérimenter facilement différentes architectures de modèles, techniques d'entraînement et métriques d'évaluation. Elle prend en charge divers algorithmes de détection d'objets, tels que Faster R-CNN, SSD et R-FCN, et fournit des outils pour le prétraitement des données, l'évaluation des modèles et le déploiement.
Pour utiliser l'API de détection d'objets TensorFlow, commencez généralement par installer TensorFlow et les dépendances nécessaires. Ensuite, vous pouvez télécharger un modèle pré-entraîné ou définir votre propre architecture de modèle. Ensuite, préparez votre jeu de données au format requis (par exemple, TFRecord). Vous pouvez ensuite entraîner le modèle en utilisant le pipeline d'entraînement de l'API. Enfin, vous pouvez évaluer les performances du modèle et le déployer pour la détection d'objets en temps réel.
Choisissez ceci si vous souhaitez construire ou entraîner des modèles de détection d'objets facilement. Il est rempli de modèles pré-entraînés et prend en charge divers algorithmes, ce qui le rend flexible pour les chercheurs et développeurs qui veulent expérimenter ou déployer rapidement.
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