业界 | 谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统

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参与：黄小天、李泽南

近日，谷歌在其开源博客上发表了一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章，通过 TensorFlow Object Detection API 将谷歌内部使用的物体识别系统（2016 年 10 月，该系统在 COCO 识别挑战中名列第一）开源给更大的社区，帮助打造更好的计算机视觉模型。机器之心对该文进行了编译，原文链接请见文末。

在谷歌，研究人员开发了最高水平的计算机视觉机器学习系统，不仅可以用于谷歌自身的产品和服务，还可以推广至整个研究社区。创造能够在同一张图片里定位和识别多种物体的机器学习模型一直是业内的核心挑战之一，谷歌宣称自己已投入大量时间训练和实验此类系统。

其中一个模型在示例图片中（来自 COCO 数据集）对象识别的效果

2016 年 10 月，谷歌内部的物体识别系统达到了业内最佳水平，在 COCO 识别挑战中名列第一。自那时起，该系统为大量文献提供了结果，并被一些谷歌的产品所采用，如 NestCam，同样的理念也被识别谷歌街景街道名称和门牌号的 Image Search 采用。

今天，我们很高兴通过 TensorFlow Object Detection API 把该系统开源给更大的研究社区。这个代码库是一个建立在 TensorFlow 顶部的开源框架，方便其构建、训练和部署目标检测模型。我们设计这一系统的目的是支持当前最佳的模型，同时允许快速探索和研究。我们的第一个版本包含：

• 一个可训练性检测模型的集合，包括：

• 带有 MobileNets 的 SSD（Single Shot Multibox Detector）

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