本故事将向您介绍物体计数训练模型的应用。我使用更快的R-CNN方法进行目标检测，并在Google CoLab(https://muchamadsyaiffudin.medium.com/object-detection-with-custom-dataset-faster-rcnn-on-google-colab-33b373a625eb).上训练数据集https://muchamadsyaiffudin.medium.com/object-detection-with-custom-dataset-faster-rcnn-on-google-colab-33b373a625eb
在我的giHub https://github.com/odi112/odi3/tree/master上使用代码https://github.com/odi112/odi3/tree/master
将训练好的模型数据集删除到文件夹INFICATION_GRAPH(创建新文件夹)
2.编辑Object Counting.api
IF COUNT用于使用json请求在Web上传输。
3.编辑Backbone.py
在您的文件上编辑Backbone.py以导出训练数据集(INSERENCE_GRAPH)
4.编辑WebcamCounting.py
使用训练好的数据集编辑骨干集模型，然后运行webcamcounting.py
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