yejg2017/tensorflow-objectdetector-dr

使用视网膜图片，自己标label，基于ssd模型训练自己的object detector

tensorflow-ObjectDetector-Dr

使用视网膜图片，自己标label，基于ssd模型训练自己的object detector

注意,配置protoc执行pre.sh

./protoc_3.3/bin/protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. #一定要在object_detection的上一级目录!!!

到 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md
下载ssd_mobilenet_v1_coco模型

解压

tar -xf ssd_mobilenet_v1_coco*.tar.gz

准备工作

step 1

python xml_to_csv.py

生成csv文件,存放在data 目录中 Drlabel

step 2

python generate_tfrecord.py --csv_input=data/Drlabels.csv --output_path=data/Drtrain.record

生成*.record文件 record

step 3

编辑 Dr-object-detection.pbtxt文件， 具体查看pbtxt

vi Dr-object-detection.pbtxt

step 4

到download ssd_mobilenet_v1_coco.config 下载 ** config ** 文件，修改修改config

vi ssd_mobilenet_v1_coco.config

step 5

mkdir training
mv ssd_mobilenet_v1_coco.config  training/

step 6

执行** train.ipynb **(奇怪的是，在jupyter notebook 上执行才不会报错,matplotlib的原因）

教程参考: https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-tutorial-training-and-evaluating-custom-object-detector-ed2594afcf73