TFRecord格式存储数据与队列读取实例

文件结构如下 ---pic 我们准备的图片 ------train 训练用 ------validation 验证训练结果用 ---data_convert.py 将我们准备的图片，转换为tfreco

详细解读tfrecord文件的制作过程,其英文文档可在tensorflow官网寻得,我经由自己的理解并进行了通俗易懂的翻译与部分代码解释

可修改成自己数据的csv转化为tfrecord的python代码文件。我将每个图像文件整合一起单独存储,一个图像中有多个目标存储一起,并注明如果训练自己的模型,目标检测的类别不同,需要修改此处等标记

完整的项目。实现了将图片存储到数据库中，以及将图片从数据库中读取显示。压缩包里还包括创建示例用的SQL语句，可以直接复制进去生成数据库。

LabVIEW程序，功能：将读入的数据放入队列，队列满时取出数据添加时间信息后存储在硬盘中。

根据Tensorflow官方整理的Imagenet的数据集,已经转换成TFRecord格式。 自己整理的话需要500G以上硬盘空间,大约两天的时间。整理完成后已完成训练测试,请放心使用。 https:

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JavaScript队列、优先队列与循环队列

主要介绍了Java延迟队列原理与用法,结合实例形式详细分析了延迟队列的概念、原理、功能及具体使用方法,需要的朋友可以参考下

opencv原理入门的代码，用c语言而非现有opencv函数来实现以下简单功能。 1、用opencv读取一个.jpg图片 2、rgb24与yuv420格式的双向转换 3、图片的线性缩放 4、转存为bm