本项目是用来给tensorflow检测自动打标的,主要是因为最近公司总是找不到一个人来打标,所以写了个自动打标工具
本工具打标准确度完全取决于你的模型准确度,当然,如果你的模型准确度不高也不要在意,因为使用本项目之后,会随着打标的数量越来越多合理的训练提高在打标反复来回就可以训练出较为准确的模型了
接下来是使用说明
detection_images.py 这个文件使用起来速度比较慢,主要是因为每次识别图片后都初始化Session所以不建议使用
detection_test.py 这个是正常使用版本,在我的笔记本上大约1秒钟能打标20多张,还是比较迅速的,之后稍微手动修改一下就可以了
label_map.pbtxt 这个文件是标签文件,替换成你个人的标签文件
模型文件请放在根目录下
以detection_test.py 为例
PATH_TO_CKPT 是模型文件
PATH_TO_LABELS 这个是标签,如果替换了label_map.pbtxt 需要手动替换一下PATH_TO_LABELS 内容
JILV 是检测几率,低于这个几率的将不被当作标签写入文件