使用机器学习对象检测

对象检测与计算机视觉和描述一个系统,可以识别所需的任何身体或对象在一个图世界杯2022赛程表比分像。对象检测过程的输出是一个图像有界与对象框我们要检测和描述对象的名称。这是其中一个最强大的机器学习算法。

自动驾驶汽车嵌入式系统能够进行实时目标检测。例如,当自主车的系统检测到一个人形的身体过马路汽车停止几英尺之前在与人体接触。

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1。机器学习(职业建筑)

2。使用机器学习的欺诈检测

3所示。机器学习使用Python

4所示。电影推荐使用毫升

5。手写数字识别使用毫升

6。机器学习培训和实习

7所示。脑部肿瘤检测使用深度学习

概念:

1. Python编程语言
2. 机器学习算法的基本理解

硬件和软件使用:

1. 一个合适的操作系统(Windows / Linux / Mac)
2. 台式机或笔记本电脑
3. 足够的内存来运行程序没有任何中断
4. Python 3或向上安装在您的系统

实现:

首先,通过pip安装以下依赖关系

TensorFlow

pip3安装TensorFlow

OpenCV

pip3安装OpenCV-python

Keras

pip3安装keras

ImageAI

pip3 imageai升级

下载RetinaNet文件将用于图像检测

现在,当安装的所有依赖项,现在创建必要的文件夹。现在,我们需要这些以下文件夹:

1。对象检测:根文件夹

2。模型:pre-trained模型

3所示。输入:存储图像文件,我们想做的目标检测

4所示。输出:存储图像检测到的对象

• 打开你喜欢的文本编辑器创建一个文件,例如detector.py
• 从ImageAI进口ObjectDetection类库。
• 现在创建类的实例ObjectDetection这样-探测器= ObjectDetection ()
• 指定的路径输入图像,输出图像和模型
• 现在ObjectDetection实例化类,我们可以从这个类调用不同的函数。有一个函数setModelTypeAsRetinaNet (), setModelTypeAsYOLOv3()调用pre-trained模型。
• 现在我们将调用这些函数调用pre-trained模型。
• 现在使用的路径setModelPath()接受字符串包含pre-trained的路径模型。
• 接下来使用loadModel()函数加载模型从我们使用的路径。
• 使用detectObjectFromImage()来检测对象。这个函数接受两个参数。输入路径和输出图像的道路。输入我们的形象所在路径和输出路径是检测到对象存储的地方。
• 遍历所有物品在字典里,你会得到所需的检测

结论:

目标检测是一个令人着迷的在机器学习领域,它也用于研究目的。目标检测是最常见的计算机视觉任务。世界杯2022赛程表比分目标检测是人脸识别的一些应用程序,这也可以用来计数的人人群统计数据,也用于识别产品或检查产品的质量。现在每一个智能手机配有一个功能,就是脸解锁,目标检测技术中起着非常重要的作用。

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