目标识别预测模板（TensorFlow）使用说明

模板ID：7059

介绍

此模板演示了如何使用预训练好的目标识别模型做预测。此模板可以在没有GPU加速的机器上运行，当然如果您需要预测大量的数据，有GPU加速将会节省您的时间。如需使用GPU加速需要在右面板将“TF目标识别预测（可视化）”节点的镜像地址修改为“object_detection:0.2.0”。
您可以在此模板中的数据上传组件上传自定义图片，预训练的模型已经事先用COCO数据集数据训练（33万张图片数），可以精确的定位80种不同目标在图片中的具体位置，比如人、自行车、汽车、摩托车、飞机和公交车。

开始使用

“FasterRCNN模型获取文件”节点负责自动下载上述事先训练好目标识别预测模型的pb模型文件和pbtxt分类标签信息文件，一共下载大小大约48MB。 FasterRCNN模型获取文件
同时我们也提供一个预测速度稍快的SSD_MobileNetV2模型，可以通过左侧“全部组件”搜索栏搜索“SSD_MobileNetV2模型获取文件”拖出并替换此节点。

点击上传数据节点，在右面板点击“Choose Files”按钮上传一张或多张图片，目前支持jpg和png格式的图片文件。 数据上传

当您通过数据上传节点上传图片后，选择“TF目标识别预测（可视化）”节点，
在这个节点的执行调优中确保分配了至少4GB的内存，不然此节点可能在运行中报错，请确认您电脑目前还有至少4GB空闲可用内存。 执行调优
如果您选择加载“SSD_MobileNetV2模型获取文件”，因为SSD网络模型更为轻量化，您可以保留默认分配的内存数（2GB）就足够了。