目标检测是计算机视觉中最重要最核心的部分之一，在这里面综合运用了计算机视觉上的各种方法和手段，对于无人驾驶等行业具有重要的意义。本篇文章主要使用Tensorflow Hub对于目标检测算法进行简单的应用。

1、Tensorflow Hub

TensorFlow Hub 是一个库，用于发布、发现和使用机器学习模型中可重复利用的部分。模块是一个独立的 TensorFlow 图部分，其中包含权重和资源，可以在一个进程中供不同任务重复使用（称为迁移学习）。

• 使用较小的数据集训练模型，
• 改善泛化效果，以及
• 加快训练速度

2、应用

环境：tensorflow2.0

源代码下载：TF-Hub Object Detection Example

有几个问题：

• 只能整个仓库一起下载，但是整个仓库不大，只有500+k
• 国内基本上用不了TF Hub，被墙了，如果要下载TF Hub上对应的model，必须要挂个梯子
• 缩进问题很严重

3、目标检测的发展历程

论文可以参见参考资料1下载，代码可以参见参考资料2下载。

参考资料：

1、Gtihub:deep_learning_object_detection

2、Github:awesome-object-detection

3、TF-Hub