Windows 平台已支持 EMD 文件。 它们是台式计算机(和移动)设备兼容的。
1、标注对象以供深度学习
标注样本的时候:主要是键和值的关系,后续也会在emd中看到相关的信息。
2、导出训练数据进行深度学习
导出的结果为:
其中images和labels中存放的是样本导出的切片的标注。
此次输出的有第一个emd,但是这个里面只有样本的一些信息,具体的模型和配置信息还达不到我们的要求,我们一起打开看看。
此emd中会有一些基本的信息,但是还是无法完全满足我们的要求。
3、训练深度学习模型
输出结果为:
此工具输出的即为我们需要的emd和pth模型文件,此emd也是我们最终需要的emd模型文件,里面有我们需要的配置等信息;
那么我们打开emd文件:
此处对应的
“Value”: 1,
“Name”: “plam”,
会让我们看到 我们在lable注样本的时候,自己新建的名称和值;
4、使用深度学习检测对象
对于输入栅格,选择Kolovai Palms。
对于“输出检测到的对象”,键入CoconutTrees。
对于模型定义,请导航到CoconutTrees.emd(下载的课程数据位于C:\ DeepLearning \ Data中)或使用从Jupyter Notebook中保存的模型创建的.emd文件。
对于批量大小,输入1。
选中“非最大抑制”框。
对于最大重叠率,输入0.4。
最终我们输出的要素类,即是我们深度学习自己学习所导出的对象信息,有对象名称和置信度信息。我们采用标注的形式,即可在pro中查看我们的输出对象。
注:由于自己的电脑限制,只选取少量的样本进行训练学习,如果有条件的话,可以选取多的样本数量,以及控制batch_size的数量进行对象识别。
那么关于后处理,各位可以根据自己的需要进行一些modelbulider的建模处理等!!!
不是emd,是cmd。你在运行框里输入emd系统当然找不到。如果是输入cmd找不到就说明该程序被删除或移动到其它位置了,如果是删除了你可以在其它电脑中拷过来放在c:\windows\system32文件夹下,该程序必须在c:\windows\system32文件夹下,你也可以放在其它文件夹下但你必须做环境变量,否则在运行框中是无法打开的。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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