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
买了一些新的闪亮的钢筋，就像这些：
以及这些钢筋安全帽：
从安全帽开始
我用这些黄色的钢筋帽拍了100张不同构图的照片，
用LabelImg进行标注，
然后使用了一个SSD模型，再用EfficientNet在Python中编写了一些代码，
模型很快便学会了识别我想要的物体。
起初，模型几乎将所有黄色的圆柱形物体都识别为钢筋帽：
边界框还可以更精确一些……
钢筋随后出现
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，模型变得更好了……
明显更好了：
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。我创建了一个简单的Android应用，效果如下：
对的。
