使用TFLearn或Tensorflow对象检测API进行对象检测

Question

我想构建一个对象检测模型，但不知道是使用tensorflow对象检测API还是使用TFLearn来构建model.Can。有人告诉我这两种方法的优缺点。

Answer 1

我建议你从Tensorflow对象检测Api开始，因为你可以通过现成的配置管道从现有的原始模型快速训练你的模型，你在模型架构和主干上有很多选择。它更简单，更可靠，它非常受欢迎，有一个庞大的社区在使用它，或者你可以使用我推荐的pytoch，请查看https://github.com/facebookresearch/detectron2

Answer 2

两个都很好。对象检测API是一个标准的内置库，您可以快速克隆和使用。学习它是很好的，因为它在整个行业都很受欢迎，原因如下。

1. 它不容易出错。
2. 它可以节省你的时间
3. 你可以很容易地使用tensorboard来分析训练统计数据。
4. 它有内置的架构，比如更快的RCNN和固态硬盘。你只需要理解如何使用它们。了解配置文件中的各种超参数并知道如何调整它们也是一项技能。

另一方面，如果你想制作自己的定制模型，你可以去学习tensorflow。实际上，这两者都不是替代方案，应该分开学习。事实上，我还建议阅读API中提供的对象检测算法的研究论文。

除了对象检测，tensorflow还将在长期运行中帮助您，无论您是在处理分割算法、自动编码器还是DNN中的其他任何东西。