使用TFLearn或Tensorflow对象检测API的对象检测

Question

我想构建一个对象检测模型，却无法弄清楚是使用tensorflow对象检测API还是使用TFLearn来构建模型，有人可以告诉我两者的优缺点。

Answer 1

我建议您从Tensorflow对象检测Api开始，因为您可以使用现成的配置管道从现有的原始模型中快速训练模型，因此在模型体系结构和主干上有很多选择。 它更容易，更确定，非常受欢迎，并且使用它的社区很大， 或者您可以使用我建议的pytoch，请检查https://github.com/facebookresearch/detectron2

Answer 2

两个都很好。对象检测API是您可以快速克隆和使用的标准内置库。这是很好的学习它的原因如下，因为它是整个行业的流行。

1. 这不太容易出错。
2. 这可以节省您的时间
3. 您可以轻松地使用tensorboard有了它，分析训练的统计信息。
4. 它具有内置的架构等更快RCNN和SSD。您只需要了解使用它们。了解配置文件中的各种超参数并知道如何对其进行调优也是一种技能。

在，如果你想使自己的定制机型另一方面，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。其实我也建议阅读对象检测交易算法提供的API中的研究论文。

除了对象检测张量流之外，无论您是在使用分段算法，自动编码器还是DNN中的其他任何工具，tensorflow都将长期帮助您。