ImageAI是一个 python 库，旨在使开发人员能够使用简单的几行代码构建具有包含深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。 这个 AI Commons 项目https://commons.specpal.science 由 Moses Olafenwa 和 John Olafenwa 开发和维护。
ImageAI 本着简洁的原则，支持最先进的机器学习算法，用于图像预测，自定义图像预测，物体检测，视频检测，视频对象跟踪和图像预测训练。ImageAI目前支持使用在ImageNet-1000数据集上训练的4种不同机器学习算法进行图像预测和训练。ImageAI还支持使用在COCO数据集上训练的RetinaNet进行对象检测，视频检测和对象跟踪。 最终，ImageAI 将为计算机视觉提供更广泛和更专业化的支持，包括但不限于特殊环境和特殊领域的图像识别。
ImageAI 从 2021 年 6 月开始切换到了 PyTorch 后端。
新版本：ImageAI 2.0.1
新功能：
- 添加了 SqueezeNet，ResNet50，InceptionV3 和 DenseNet121 模型进行自定义图像预测训练
- 添加了自定义训练模型和json文件进行导入和导出自定义图像
- 预览版：添加视频对象检测和视频自定义对象检测（对象跟踪）
- 为所有图像预测和对象检测任务添加文件，numpy数组和流输入类型（仅用于视频检测的文件输入）
- 添加文件和numpy数组输出类型，用于图像中的对象检测和自定义对象检测
- 引入4种速度模式（’normal’, ‘fast’, ‘faster’ and ‘fastest’）进行图像预测，在’fastest’速度模式下预测时间将缩短50％，同时保持预测精准度
- 为图像所有物体检测和视频物体检测任务引入5种速度模式（’normal’, ‘fast’, ‘faster’, ‘fastest’ and ‘flash’），在’flash’速度模式下预测时间将缩短80％以上并且精准度与
minimum_percentage_probability保持一致，请将该值调至较低 - 引入帧检测率，允许开发人员调整视频中的检测间隔
frame_detection_interval，有利于达到特定效果。
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已经讲解了ImageAI实现图片预测，功能物体检测以及视频中物体检测。 同样，仅需几行主体代码就能完成自定义模型的预测。（这里主要介绍过程） ImageAI github地址 准备工作以及ImageAI的安装见 图片预测 ImageAI (一) 物体检测 ImageAI (二) 视频中物体检测 ImageAI (三) Custom Model Training 与之前类似，ImageAI提供了4种
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概述 ImageAI本着简洁的原则，支持最先进的机器学习算法 用于图像预测，自定义图像预测，物体检测，视频检测，视频对象跟踪和图像预测训练 ImageAI目前支持使用在ImageNet-1000数据集上训练的4种不同机器学习算法进行图像预测和训练 ImageAI还支持使用在COCO数据集上训练的RetinaNet进行对象检测，视频检测和对象跟踪 除了由官方提供的图像模型外，自定义模型是被允许的 安
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小白对 imageAI环境搭建 实现object detection 的初使用(自己所用) 第一步 下载并安装anaconda(略) 第二步 下载并安装 pycharm(略) 第三步 开始配置 安装imageAI 具体步骤如下： 打开anaconda prompt 生成.condorc `conda config`` 打开.condorc文件 conda config --show-sources
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1.为了避免走弯路一定要去官网查看资料，官网是更新的，不要看一些博主的内容：博主当时可能也安装成功了，但一些资料的更新，可能安装后，出现错误 ImageAI的官方英文文档！— ImageAI 2.1.6 文档 安装映像AI ImageAI要求您安装Python 3.7.6以及其他一些Python库和框架。在安装映像 AI 之前，必须安装以下依赖项。 Python 3.7.6 ， 下载
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该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 上一篇文章是图像处理的最后一篇文章，写到这里，第一阶段的44篇Python图像处理就介绍完毕。接下来我们进入Python图像识别第二阶
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