Uno Platform大揭秘：如何在你的跨平台应用中，巧妙融入第三方库与服务，一键解锁无限可能，让应用功能飙升，用户体验爆棚！
Uno Platform：编织跨平台应用的多彩画卷——集成第三方库与服务的艺术 当谈及跨平台应用开发时，Uno Platform以其独特的魅力，让开发者们能够在同一代码库下，编织出覆盖Windows、iOS、Android、macOS乃至Web的多彩应用画卷。而在这幅画卷中，集成第三方库和服务无疑是增添色彩与活力的关键笔触。今...
TensorFlow Object Detection API 超详细教程和踩坑过程
安装Anacond：https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148安装Pycharm:https://blog.csdn.net/qq_15698613/article/details/86502371一:MyQR 生成动态二维码100个import random from MyQR import myqr import o.....
基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器
. 概述tensorflow object detection api一个框架，它可以很容易地构建、训练和部署对象检测模型，并且是一个提供了众多基于COCO数据集、Kitti数据集、Open Images数据集、AVA v2.1数据集和iNaturalist物种检测数据集上提供预先训练的对象检测模型集合。tensorflow object detection api是目前最主流的目标检测框架之一....
基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器
作者简介：关注AIoT领域的嵌入式开发一枚本文由机器未来原创，首发在CSDN订阅专栏：从零开始玩转物体检测系列面向人群：具备深度学习理论基础的学生或初级开发者专栏计划：接下来会逐步发布跨入人工智能的系列博文，尽情期待14天快速入门Python系列快速入门Python数据科学系列人工智能开发环境搭建系列机器学习系列从零玩转物体检测系列自动驾驶物体检测系列......如果觉得博主的文章还不错的话，请....
如何在Windows系统上使用Object Detection API训练自己的数据？
前言之前写了一篇如何在windows系统上安装Tensorflow Object Detection API？（点击跳转）然后就想着把数据集换成自己的数据集进行训练得到自己的目标检测模型。动手之前先学习了一波别人是如何实现的，看了大多数教程都有一个小问题：用VOC2012数据集进行训练当做用自己的数据集。然而，初心想看的是自己的数据集啊！于是就自己来撸一篇教程，方便自己也给别人一些参考吧~目录基....
如何在windows系统上安装Tensorflow Object Detection API？
前言都说Linux是最适合程序员使用的操作系统，这话还真不假。之前一直在云服务器上跑代码，近期接手了师兄的台式机（GTX 1050），虽然配置很渣，但想在本地玩玩看，于是乎先安装一波Tensorflow Object Detection API。之前云服上配置的时候十分顺利，可是到了windows下很容易进坑，这里简单整理下踩坑后的总结。目录大致的安装步骤其实差不多，只是在些细节上会遇到坑，在这....
tensorflow object detection API使用之GPU训练实现宠物识别
猫狗识别概述 之前写过几篇关于tensorflow object detection API使用的相关文章分享，收到不少关注与鼓励，所以决定再写一篇感谢大家肯定与支持。在具体介绍与解释之前，首先简单说一下本人测试与运行的系统与软件环境与版本 Windows 10 64位 Python3.6 Tensorflow 1.10 Object detection api CUDA9....
tensorflow object detection API训练公开数据集Oxford-IIIT Pets Dataset
为了避免不必要的麻烦，先说一下我的系统版本 Python 3.6 tensorflow 1.10 windows 7 object detection API安装 object detection API 安装参见官方的github: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 这里需要特别....
Chrome开始集成图形识别 API（Shape Detection API）
最近，Chrome团队尝试在Chrome中集成了一套与图形识别相关的API，使得图形识别这种以前只在原生应用中存在，或者在浏览器上，要借助其他难用的外部库才能实现的功能，现在只要少量代码即可实现。这些API包括人脸识别，条形码/二维码识别和文本识别，基本上覆盖了当前互联网应用的大部分场景。 现状 图形识别这种对系统资源和设备的计算能力要求颇高的功能，通常只有底层的原生API能驾驭，流行的框架主要....
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