Java中使用yolo2模型进行目标检测

一、yolov2.weights转为TensorFlow的pb模型

1. 下载
- https://github.com/thtrieu/darkflow.git
2.  安装
- Darkflow目录下执行:pip install -e .
3.  转换
- python ./flow --model cfg/yolo.cfg --load yolo.weights –savepb
- 转换好的模型在built_graph下

二、java中使用TensorFlow

  • 参考:https://github.com/szaza/tensorflow-example-java
  • 此例子中session每次使用需要重新加载,在此改为单例模型,模型只加载一次,节约时间。
  • 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1Jy4I8CpIvFCkFai-GS8jzQ 密码:9qr2
  • Maven引入:
        <dependency>
            <groupId>org.tensorflowgroupId>
            <artifactId>tensorflowartifactId>
            <version>1.6.0version>
        dependency>
  • 注意:

    • python与java中的TensorFlow版本需一致;
    • 适用TensorFlow1.6及以上,需更改anchors与cfg中一致;
    • 仅使用于yolo2,其他模型需更改anchors、输入大小等。
  • Web项目可参考:https://github.com/szaza/tensorflow-java-examples-spring

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