关于使用tensorflow object detection API训练自己的模型-补充部分(代码,数据标注工具,训练数据,测试数据)

之前分享过关于tensorflow object detection API训练自己的模型的几篇博客,后面有人陆续碰到一些问题,问到了我解决方法。所以在这里补充点大家可能用到的东西。声明一下,本人专业不是搞这个的,属于爱好者这类的,而且已经时隔已久,可能很多东西已经遗忘了,有时候可能无法完美解答大家的问题,请大家见谅,但是大家有问题还是欢迎提问鸭,大家一起交流,共同进步!我也乐意向专业的同学学习(哈哈哈), 找了好久把以前的代码找到了。

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之前的博客:

Tensorflow object detection API训练自己的目标检测模型 详细配置教程 (一)

使用tensorflow object detection API 训练自己的目标检测模型 (二)labelImg的安装配置过程

使用tensorflow object detection API 训练自己的目标检测模型 (三)

完整代码:

接:https://pan.baidu.com/s/1tolEOpZK1KlB384ijcbECg
提取码:2gld
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二维码:

注: 代码当中有些路径可能需要修改(训练数据),这都是本人的锅,当时用了绝对路径。

这个是训练数据:

链接:https://pan.baidu.com/s/1DZ6__ksIXkJhUfTMdaJTIw
提取码:myij
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这个是数据的标注工具(之前的博客介绍了使用方法)  github可能已经有更新的版本,地址在之前的博客里面有。

链接:https://pan.baidu.com/s/19D7ioOYvg56SxUG_5DGjbw
提取码:ttog
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这个是标注数据后生成的xlm文件,与训练数据中的图片是一一对应的:

链接:https://pan.baidu.com/s/1NJkFRRwEdp5PpZX_OU-6uQ
提取码:yewm
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2018-12-14

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转载自blog.csdn.net/zj1131190425/article/details/84997740