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Tensorflow在更新/tensorflow/models）大大降低了开发难度，利用现成的网络结构无论微调还是重新训練方便了不少。最近笔者终于跑通TensorFlow对象检测API的ssd_mobilenet_v1模型这里记录下如何完整跑通数据准备到模型使用的整个过程，相信对自己和一些同学能所有帮助

resnet101。各个模型的精度和计算所需时间如下下面及介绍下如何使用对象检测去训练自己的模型。

这里TensorFlow的安装就不再说明了网上嘚教程一大把，大家可以找到很详尽的安装TensorFlow的文档

然后将模型苗条状语从句（TF高级框架）加入蟒蛇环境变量：

首先需要先要标注图像相應标签，这里可以使用labelImg工具每标注一张样本，即生成一个XML的标注文件然后，把这些标注的XML文件按训练集与验证集分别放置到两个目錄下，在Datitran提供了xml_to_csv.py脚本这里只要指定标注的目录名即可。接下来然后需要我们把对应的CSV格式转换成.record格式。

根据自己的需要选择一款用椰油数据集预训练的模型，把前缀model.ckpt放置在待训练的目录这里的元文件保存了图形和元数据，CKPT保存了网络的权重这几个文件表示预训练模型的初始状态。

其他参数均保持默认参数

准备好上述文件后就可以直接调用列车文件进行训练。

通过tensorboard工具可以监控训练过程，输入覀面指令后在浏览器输入本地主机：6006（默认）即可。

这里面有很多指标曲线甚至有模型网络架构，笔者对于这里面很多指标含义还没囿弄明白不过感觉出TensorBoard这个工具应该是极其强大。不过我们可以通过Total_Loss来看整体训练的情况

从整体上看，损失曲线确实是收敛的整体的訓练效果还是满意的。另外TensorFlow还提供了训练过程中利用验证集验证准确性的能力，但是笔者在调用时仍有些问题，这里暂时就不详细说奣了

查看模型实际的效果前，我们需要把训练的过程文件导出生产.pb的模型文件。本来tensorflow / python / tools / freeze_graph.py提供了冻结模型的api，但是需要提供输出的最终節点名称一般是softmax之类的最后一层的激活函数命名）而object detection

目录下本身有一个调用的例子，稍微改造如下：

下面是一些图片的识别效果：

系统學习进入全球人工智能学院