原标题：目标干脆面君：动动手，用TensorFlow API训练出自己的目标检测模型

编者按：本文来自微信公众号“将门创投”（ID：thejiangmen），来源：Medium，编译：Tom R，36氪经授权发布。

Dat Tran就分享了自己实现可爱的浣熊检测器的经历，在文章中作者把检测器的训练流程进行了梳理，我们可以举一反三来训练其他在工作项目中需要的检测器。下面我们一起来学习一下吧！

方便面君不仅可爱，在国外很普遍的与人们平静地生活在一起。看来浣熊还真多啊！

机器学习需要数据作为原料，那么我们首先需要做的就是建立起一个可供训练的数据集，同时我们需要利用符合Tensorflow的数据格式来保持这些数据及其标签：

1. Tensorflow的物体检测接口主要使用TFRecord文件格式，我们需要将数据转换为这个格式。

其二，你需要在图中浣熊的位置框坐标（xmin，ymin，xmax，ymax）来定位浣熊的位置并进行分类。

4.哪里去找数据呢。作者找了大概两百张的浣熊图片来训练自己的检测器（数据量有点小，但是来练手还是可以的）;

6.最后，将图像的标签转换为TFRecord格式后，并将起分为训练集（~160张）和测试集（~40张）就可以开始下一步的工作了！

小提示：

1. 还有很多图像标注工具，包括 FIAT (Fast Image Data Annotation Tool)、BBox-Label-Tool、以及matlab自带的trainingImageLabeler等等，可以根据条件和需要自行选择。

2. 图像格式转换同样也有很多工具，作者推荐了ImageMagick的工具，当然我们还有ps，美图的工具，甚至自己写一个脚本也是一两分钟的事。

3. 整个训练过程中最耗时的就是数据的标注了，作者表示仅仅一类图像200张的排序和打标签就花了他两个多小时的时间，如果需要大量图像的话还是要情人帮忙或者找标注公司，例如CrowdFlower, CrowdAI 和 Amazon’s Mechanical Turk。

来源：36氪

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