目标检测模型（guild ai）
gpkg.object-detect.models的Python项目详细描述
gpkg.object-detect.models
#########################
*Object detection models (Guild AI)*
Models
######
faster-rcnn-resnet-101
======================
*Faster RCNN with ResNet 101*
Operations
^^^^^^^^^^
detect
------
*使用经过训练的检测器检测图像*
**images**
*包含要检测的图像的目录（必需）*
evaluate
--
*evaluate经过训练的检测器*
**evalual示例**
*要求值的示例数te（所有可用）*
导出并冻结
----
*导出具有检查点权重的检测图*
标志
`````````
**步骤**
*用于冻结图的检查点步骤（最新检查点）*
train
-
*train detector fromscratch*
flags
`````
**批大小**
*每个训练批中的示例数*
**克隆数**
*模型克隆数。（1）
除非"legacy"为"yes"，否则此标志无效。
将此值设置为多GPU培训可用的GPU数。
*
**评估示例**
*培训后要评估的示例数（所有可用）
如果"lega"，则此标志无效cy`is`yes`（传统训练不执行评估）。
*
**传统**
*使用传统训练进行对象检测（否）
>多GPU支持仅在传统训练中可用。
与默认训练不同，传统训练不执行评估n
培训后。
选择：
是使用传统培训（选择支持多GPU）
否使用默认培训（不支持多GPU）
*
**量化**
*是否量化模型权重（否）*
**量化延迟**
*量化前要训练的步骤数*
**训练步骤**
*要训练的步骤数（无限期训练）*
传输学习
----
*使用传输学习的列车检测器*
标志
```````````
**批大小**
*每个示例中的示例数训练批*
**克隆**
*模型克隆数。（1）
除非"legacy"为"yes"，否则此标志无效。
将此值设置为多GPU培训可用的GPU数。
*
**评估示例**
*培训后要评估的示例数（所有可用）
如果"lega"，则此标志无效cy`is`yes`（传统训练不执行评估）。
*
**传统**
*使用传统训练进行对象检测（否）
>多GPU支持仅在传统训练中可用。
与默认训练不同，传统训练不执行评估n
培训后。
选择：
是使用传统培训（选择支持多GPU）
否使用默认培训（不支持多GPU）
*
**量化**
*是否量化模型权重（否）*
**量化延迟**
*量化前训练的步骤数*
**训练步骤**
*训练的步骤数（无限期训练）*
faster-rcnn-resnet-50
====
*resnet为50的快速rcnn*
使用经过训练的检测器的CT图像*
**images**
*包含要检测的图像的目录（必需）*
evaluate
--
*evaluate经过训练的检测器*
**evalual示例**
*要评估的示例数（全部可用）*
导出并冻结
----
*导出具有检查点权重的检测图*
标志
```````
**步骤**
*用于冻结图的检查点步骤（最新检查点）*
train
----
*train detector from scratch*
flags
````````
**批大小**
*每个训练批中的示例数*
**克隆数**
*模型克隆数。（1）
除非"legacy"为"yes"，否则此标志无效。
将此值设置为多GPU培训可用的GPU数。
*
**评估示例**
*培训后要评估的示例数（所有可用）
如果"lega"，则此标志无效cy`is`yes`（传统训练不执行评估）。
*
**传统**
*使用传统训练进行对象检测（否）
>多GPU支持仅在传统训练中可用。
与默认训练不同，传统训练不执行评估n
培训后。
选择：
是使用传统培训（选择支持多GPU）
否使用默认培训（不支持多GPU）
*
**量化**
*是否量化模型权重（否）*
**量化延迟**
*量化前要训练的步骤数*
**训练步骤**
*要训练的步骤数（无限期训练）*
传输学习
----
*使用传输学习的列车检测器*
标志
```````````
**批大小**
*每个示例中的示例数训练批*
**克隆**
*模型克隆数。（1）
除非"legacy"为"yes"，否则此标志无效。
将此值设置为多GPU培训可用的GPU数。
*
**评估示例**
*培训后要评估的示例数（所有可用）
如果"lega"，则此标志无效cy`is`yes`（传统训练不执行评估）。
*
**传统**
*使用传统训练进行对象检测（否）
>多GPU支持仅在传统训练中可用。
与默认训练不同，传统训练不执行评估n
培训后。
选择：
是使用传统培训（选择支持多GPU）
否使用默认培训（不支持多GPU）
*
**量化**
*是否量化模型权重（否）*
**量化延迟**
*量化前的训练步骤数*
**训练步骤**
*训练步骤数（无限期训练）*
*来自牛津iit pet数据集的注释图像*
操作训练用的宠物图像*
ssd-mobilenet-ssd-mobilenet-mobilenet-ssd-mobilenet-ssd-mobilenet-v2
=======
<
*评估训练有素的检测器*
**评估示例**
*要评估的示例数（所有可用）*
>导出和冻结kpoint weights*
**步骤**
*用于冻结图的检查点步骤（最新检查点）*
**tflite**
*是否导出支持tensorflow lite的图（否）
选项：
是导出支持tensorflo的图w lite
通常没有导出图
*
train
----
*train detector from scratch*
flags
````````
**批大小**
*每个训练批中的示例数*
**克隆数**
*模型克隆数。（1）
除非"legacy"为"yes"，否则此标志无效。
用于多GPU培训的可用GPU数。
*
**eval examples**
*培训后要评估的示例数（所有可用）
如果"legacy"为"yes"（legacy train不执行评估），则此标志无效。
*
**legacy train**
*使用传统训练进行对象检测（否）
多GPU支持仅在传统训练中可用。
与默认训练不同，传统训练在训练后不执行评估
。
选项：
是使用传统训练（为多GPU选择GPU支持）
不使用默认训练（不支持多个GPU）
*
**量化**
*是否量化模型权重（否）*
**量化延迟**
*量化前要训练的步数*
**训练步数**
*训练（无限期训练）*
*使用传输学习的训练检测器*
**批大小**
*每个训练批中的示例数*
**克隆数**
*模型克隆数。（1）
除非"legacy"为"yes"，否则此标志无效。
将此值设置为多GPU培训可用的GPU数。
*
**评估示例**
*培训后要评估的示例数（所有可用）
如果"lega"，则此标志无效cy`is`yes`（传统训练不执行评估）。
*
**传统**
*使用传统训练进行对象检测（否）
>多GPU支持仅在传统训练中可用。
与默认训练不同，传统训练不执行评估n
培训后。
选择：
是使用传统培训（选择支持多GPU）
否使用默认培训（不支持多GPU）
*
**量化**
*是否量化模型权重（否）*
**量化延迟**
*量化前训练的步骤数*
**训练步骤**
*训练的步骤数（无限期训练）*
*视觉对象类挑战2008图像*
/>*准备使用pascal voc格式注释的图像*
**随机种子**
*用于序列/验证拆分的种子（随机生成）*
**val拆分**
*保留用于验证的图像百分比（30）*
voc注释的图像
=============
*使用pascal voc格式注释的图像*
操作
^^^^^^^^^^^^^
准备
----
*准备使用pascal voc格式注释的图像*
标志
````````````
**注释**
*包含图像注释的目录（必需）*
**图像**
*包含要准备的图像的目录（必需）*
**随机种子**
*用于列车/验证拆分的种子（随机生成）*
**VAL拆分**
*保留用于验证的图像百分比（30）*
#########################
*Object detection models (Guild AI)*
Models
######
faster-rcnn-resnet-101
======================
*Faster RCNN with ResNet 101*
Operations
^^^^^^^^^^
detect
------
*使用经过训练的检测器检测图像*
**images**
*包含要检测的图像的目录（必需）*
evaluate
--
*evaluate经过训练的检测器*
**evalual示例**
*要求值的示例数te（所有可用）*
导出并冻结
----
*导出具有检查点权重的检测图*
标志
`````````
**步骤**
*用于冻结图的检查点步骤（最新检查点）*
train
-
*train detector fromscratch*
flags
`````
**批大小**
*每个训练批中的示例数*
**克隆数**
*模型克隆数。（1）
除非"legacy"为"yes"，否则此标志无效。
将此值设置为多GPU培训可用的GPU数。
*
**评估示例**
*培训后要评估的示例数（所有可用）
如果"lega"，则此标志无效cy`is`yes`（传统训练不执行评估）。
*
**传统**
*使用传统训练进行对象检测（否）
>多GPU支持仅在传统训练中可用。
与默认训练不同，传统训练不执行评估n
培训后。
选择：
是使用传统培训（选择支持多GPU）
否使用默认培训（不支持多GPU）
*
**量化**
*是否量化模型权重（否）*
**量化延迟**
*量化前要训练的步骤数*
**训练步骤**
*要训练的步骤数（无限期训练）*
传输学习
----
*使用传输学习的列车检测器*
标志
```````````
**批大小**
*每个示例中的示例数训练批*
**克隆**
*模型克隆数。（1）
除非"legacy"为"yes"，否则此标志无效。
将此值设置为多GPU培训可用的GPU数。
*
**评估示例**
*培训后要评估的示例数（所有可用）
如果"lega"，则此标志无效cy`is`yes`（传统训练不执行评估）。
*
**传统**
*使用传统训练进行对象检测（否）
>多GPU支持仅在传统训练中可用。
与默认训练不同，传统训练不执行评估n
培训后。
选择：
是使用传统培训（选择支持多GPU）
否使用默认培训（不支持多GPU）
*
**量化**
*是否量化模型权重（否）*
**量化延迟**
*量化前训练的步骤数*
**训练步骤**
*训练的步骤数（无限期训练）*
faster-rcnn-resnet-50
====
*resnet为50的快速rcnn*
使用经过训练的检测器的CT图像*
**images**
*包含要检测的图像的目录（必需）*
evaluate
--
*evaluate经过训练的检测器*
**evalual示例**
*要评估的示例数（全部可用）*
导出并冻结
----
*导出具有检查点权重的检测图*
标志
```````
**步骤**
*用于冻结图的检查点步骤（最新检查点）*
train
----
*train detector from scratch*
flags
````````
**批大小**
*每个训练批中的示例数*
**克隆数**
*模型克隆数。（1）
除非"legacy"为"yes"，否则此标志无效。
将此值设置为多GPU培训可用的GPU数。
*
**评估示例**
*培训后要评估的示例数（所有可用）
如果"lega"，则此标志无效cy`is`yes`（传统训练不执行评估）。
*
**传统**
*使用传统训练进行对象检测（否）
>多GPU支持仅在传统训练中可用。
与默认训练不同，传统训练不执行评估n
培训后。
选择：
是使用传统培训（选择支持多GPU）
否使用默认培训（不支持多GPU）
*
**量化**
*是否量化模型权重（否）*
**量化延迟**
*量化前要训练的步骤数*
**训练步骤**
*要训练的步骤数（无限期训练）*
传输学习
----
*使用传输学习的列车检测器*
标志
```````````
**批大小**
*每个示例中的示例数训练批*
**克隆**
*模型克隆数。（1）
除非"legacy"为"yes"，否则此标志无效。
将此值设置为多GPU培训可用的GPU数。
*
**评估示例**
*培训后要评估的示例数（所有可用）
如果"lega"，则此标志无效cy`is`yes`（传统训练不执行评估）。
*
**传统**
*使用传统训练进行对象检测（否）
>多GPU支持仅在传统训练中可用。
与默认训练不同，传统训练不执行评估n
培训后。
选择：
是使用传统培训（选择支持多GPU）
否使用默认培训（不支持多GPU）
*
**量化**
*是否量化模型权重（否）*
**量化延迟**
*量化前的训练步骤数*
**训练步骤**
*训练步骤数（无限期训练）*
*来自牛津iit pet数据集的注释图像*
操作训练用的宠物图像*
ssd-mobilenet-ssd-mobilenet-mobilenet-ssd-mobilenet-ssd-mobilenet-v2
=======
<
*评估训练有素的检测器*
**评估示例**
*要评估的示例数（所有可用）*
>导出和冻结kpoint weights*
**步骤**
*用于冻结图的检查点步骤（最新检查点）*
**tflite**
*是否导出支持tensorflow lite的图（否）
选项：
是导出支持tensorflo的图w lite
通常没有导出图
*
train
----
*train detector from scratch*
flags
````````
**批大小**
*每个训练批中的示例数*
**克隆数**
*模型克隆数。（1）
除非"legacy"为"yes"，否则此标志无效。
用于多GPU培训的可用GPU数。
*
**eval examples**
*培训后要评估的示例数（所有可用）
如果"legacy"为"yes"（legacy train不执行评估），则此标志无效。
*
**legacy train**
*使用传统训练进行对象检测（否）
多GPU支持仅在传统训练中可用。
与默认训练不同，传统训练在训练后不执行评估
。
选项：
是使用传统训练（为多GPU选择GPU支持）
不使用默认训练（不支持多个GPU）
*
**量化**
*是否量化模型权重（否）*
**量化延迟**
*量化前要训练的步数*
**训练步数**
*训练（无限期训练）*
*使用传输学习的训练检测器*
**批大小**
*每个训练批中的示例数*
**克隆数**
*模型克隆数。（1）
除非"legacy"为"yes"，否则此标志无效。
将此值设置为多GPU培训可用的GPU数。
*
**评估示例**
*培训后要评估的示例数（所有可用）
如果"lega"，则此标志无效cy`is`yes`（传统训练不执行评估）。
*
**传统**
*使用传统训练进行对象检测（否）
>多GPU支持仅在传统训练中可用。
与默认训练不同，传统训练不执行评估n
培训后。
选择：
是使用传统培训（选择支持多GPU）
否使用默认培训（不支持多GPU）
*
**量化**
*是否量化模型权重（否）*
**量化延迟**
*量化前训练的步骤数*
**训练步骤**
*训练的步骤数（无限期训练）*
*视觉对象类挑战2008图像*
/>*准备使用pascal voc格式注释的图像*
**随机种子**
*用于序列/验证拆分的种子（随机生成）*
**val拆分**
*保留用于验证的图像百分比（30）*
voc注释的图像
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*使用pascal voc格式注释的图像*
操作
^^^^^^^^^^^^^
准备
----
*准备使用pascal voc格式注释的图像*
标志
````````````
**注释**
*包含图像注释的目录（必需）*
**图像**
*包含要准备的图像的目录（必需）*
**随机种子**
*用于列车/验证拆分的种子（随机生成）*
**VAL拆分**
*保留用于验证的图像百分比（30）*
欢迎加入QQ群-->： 979659372
