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发票细分:可以参考此存储库以使用Tensorflow执行自定义对象检测。 请注意,我们使用Google Colab进行培训
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2021-02-14
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发票细分 最近,我一直在处理发票数据以提取数据并将其另存为结构化数据,这将减少手动数据输入过程。 现在,它已成为社区中的一项重大研究。 在此博客中,我准备了一些数据样本,以便我们可以使用tensorflow进行自定义对象检测。 发票细分步骤 对图像进行预处理,以使其具有相同的尺寸。 就我而言,我有600 x 600的图像。 使用labelimg标记图像以生成图像的xml文件。 使用xml_to_csv脚本将xml文件转换为csv文件。 将csv文件拆分为训练和测试集。 使用generate_tf_records脚本生成csv文件的TFRecords。 选择合适的模型进行物体检测。 就我而言,我使用了efficiencydet_d0_coco17_tpu-32模型。 配置管道和路径。 训练并验证模型。 在张量板上查看结果。 导出模型。 使用训练后的模型测试模型。 使用平台
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发票细分:可以参考此存储库以使用Tensorflow执行自定义对象检测。 请注意,我们使用Google Colab进行培训 (871个子文件)
BUILD 24KB
checkpoint 165B
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centernet_resnet50_v1_fpn_512x512_kpts_coco17_tpu-8.config 8KB
centernet_resnet50_v2_512x512_kpts_coco17_tpu-8.config 8KB
ssd_mobilenet_v1_fpp.config 6KB
ssd_mobilenet_v2_fullyconv_coco.config 5KB
facessd_mobilenet_v2_quantized_320x320_open_image_v4.config 5KB
ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco.config 5KB
ssdlite_mobilenet_v2_coco.config 5KB
ssdlite_mobilenet_v1_coco.config 5KB
ssdlite_mobilenet_edgetpu_320x320_coco_quant.config 5KB
ssdlite_mobiledet_gpu_320x320_coco_sync_4x4.config 5KB
ssd_mobilenet_v2_fpnlite_quantized_shared_box_predictor_256x256_depthmultiplier_75_coco14_sync.config 5KB
ssd_mobilenet_v2_coco.config 5KB
ssd_mobilenet_v1_coco.config 5KB
ssd_efficientdet_d7_1536x1536_coco17_tpu-32.config 5KB
ssd_efficientdet_d6_1408x1408_coco17_tpu-32.config 5KB
ssd_mobilenet_v2_fpnlite_640x640_coco17_tpu-8.config 5KB
ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320_coco17_tpu-8.config 5KB
ssd_mobilenet_v2_pets_keras.config 5KB
ssdlite_mobiledet_edgetpu_320x320_coco_sync_4x4.config 5KB
ssdlite_mobiledet_dsp_320x320_coco_sync_4x4.config 5KB
ssdlite_mobiledet_cpu_320x320_coco_sync_4x4.config 5KB
ssdlite_mobilenet_v3_large_320x320_coco.config 5KB
ssd_mobilenet_v1_pets.config 5KB
ssd_mobilenet_v1_focal_loss_pets_inference.config 5KB
ssd_inception_v2_coco.config 5KB
ssd_efficientdet_d5_1280x1280_coco17_tpu-32.config 5KB
ssd_efficientdet_d4_1024x1024_coco17_tpu-32.config 5KB
ssd_efficientdet_d3_896x896_coco17_tpu-32.config 5KB
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ssdlite_mobilenet_v3_small_320x320_coco.config 5KB
ssd_efficientdet_d1_640x640_coco17_tpu-8.config 5KB
ssd_efficientdet_d0_512x512_coco17_tpu-8.config 5KB
ssdlite_mobilenet_edgetpu_320x320_coco.config 5KB
ssd_inception_v2_pets.config 5KB
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ssd_inception_v3_pets.config 4KB
ssd_mobilenet_v1_focal_loss_pets.config 4KB
ssd_mobilenet_v1_0.75_depth_300x300_coco14_sync.config 4KB
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ssd_resnet50_v1_fpn_shared_box_predictor_640x640_coco14_sync.config 4KB
ssd_resnet152_v1_fpn_1024x1024_coco17_tpu-8.config 4KB
ssd_resnet101_v1_fpn_1024x1024_coco17_tpu-8.config 4KB
ssd_resnet50_v1_fpn_1024x1024_coco17_tpu-8.config 4KB
ssd_resnet101_v1_fpn_640x640_coco17_tpu-8.config 4KB
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context_rcnn_resnet101_snapshot_serengeti.config 4KB
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faster_rcnn_resnet101_v1_1024x1024_coco17_tpu-8.config 4KB
faster_rcnn_resnet152_v1_1024x1024_coco17_tpu-8.config 4KB
faster_rcnn_resnet50_v1_1024x1024_coco17_tpu-8.config 4KB
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faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco.config 4KB
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faster_rcnn_inception_v2_coco.config 4KB
faster_rcnn_resnet152_coco.config 4KB
faster_rcnn_resnet50_coco.config 4KB
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faster_rcnn_resnet101_pets.config 4KB
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faster_rcnn_resnet152_pets.config 4KB
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rfcn_resnet101_pets.config 4KB
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faster_rcnn_resnet152_v1_640x640_coco17_tpu-8.config 3KB
faster_rcnn_resnet101_v1_640x640_coco17_tpu-8.config 3KB
faster_rcnn_resnet101_kitti.config 3KB
faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_oid_v4.config 3KB
faster_rcnn_resnet101_atrous_coco.config 3KB
faster_rcnn_resnet101_v1_800x1333_coco17_gpu-8.config 3KB
faster_rcnn_resnet152_v1_800x1333_coco17_gpu-8.config 3KB
faster_rcnn_resnet50_v1_800x1333_coco17_gpu-8.config 3KB
faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_cosine_lr_coco.config 3KB
faster_rcnn_resnet101_coco.config 3KB
faster_rcnn_resnet101_ava_v2.1.config 3KB
faster_rcnn_resnet101_fgvc.config 3KB
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格秒索杉
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