GitHub开源的ImageAI 库:几行代码可实现目标对象识别
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ImageAI是一个Python库,旨在使开发人员能够使用简单的几行代码构建具有自包含深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。
ImageAI以简洁为基础, 支持一系列最先进的机器学习算法,用于图像预测,自定义图像预测,物体检测,视频检测,视频对象跟踪和图像预测培训。ImageAI目前支持使用在ImageNet-1000数据集上训练的4种不同机器学习算法进行图像预测和训练。ImageAI还支持使用在COCO数据集上训练的RetinaNet,YOLOv3和TinyYOLOv3进行对象检测,视频检测和对象跟踪。
最终,ImageAI将为计算机视觉的更广泛和更专业化方面提供支持,包括但不限于特殊环境和特殊领域的图像识别。
ImageAI可实现的功能如下:
图像预测
ImageAI提供4种不同的算法和模型类型来执行图像预测,并在ImageNet-1000数据集上进行训练。提供用于图像预测的4种算法包括SqueezeNet,ResNet,InceptionV3和DenseNet。
GitHub网站:https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/tree/master/imageai/Prediction
物体检测
ImageAI提供了非常方便和强大的方法来对图像执行对象检测并从图像中提取每个对象。对象检测类为RetinaNet,YOLOv3和TinyYOLOv3提供支持,可选择调整最先进的性能或实时处理。
GitHub网站:https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/blob/master/imageai/Detection
视频对象检测和跟踪
ImageAI提供了非常方便和强大的方法来在视频中执行对象检测并跟踪特定对象。提供的视频对象检测类仅支持当前最先进的RetinaNet,但具有调整最佳性能或实时处理的选项。
另外用户也可以自定义模型,训练属于自己的识别模型,废话少说,将ImageAI 库GitHub网站奉上:https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI#object-detection
文章来源: blog.csdn.net,作者:不脱发的程序猿,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/81479436
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