使用Tensorflow进行目标检测
很久以前我训练了一个目标检测AI模型
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在一个寒冷的七月冬天……
那是在澳大利亚……
我感到迫切需要训练一个AI模型，用于检测未封口的混凝土钢筋……
所以我从当地的Bunnings Warehouse商店购买了一些新的闪亮钢筋，比如这些：
以及一些钢筋安全帽，比如这些：
从帽子开始
我用这些黄色钢筋帽拍了100张不同构图的照片，并用LabelImg进行标注，接着使用了一个SSD模型，然后又用EfficientNet进行了一些在Python中的编码，模型很快就学会了我想要的东西。
起初，模型几乎将所有黄色圆柱形物体都识别为钢筋帽：
而且边界框可以更精确一些……
钢筋随后到来
我从车库里拿了一些其他有用的工具，又拍了100多张类似的照片，模型开始识别得更好了……
是的，确实更好了。
移动应用
最后，我训练了一个小巧的SSD AI模型，可以在手机上运行，几乎没有延迟，创建了一个简单的Android应用，这是它在三星S8上的样子：
这是一次非常成功的实验。
