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1
回答
使用
MobileNet
和
更快
的
RCNN
检测
小
目标
、
、
、
、
我正在
使用
Tensorflow对象
检测
API对各种动物进行对象
检测
。在过去,我成功地将
MobileNet
v1应用于各种设置,我过去对结果很满意。现在,我遇到了一个新物种
的
问题,它比我以前接触过
的
动物小了三分之一。从视觉上看,动物在一定
的
尺度上看起来是一样
的
,这意味着要预测
的
边界框相当于图像大小
的
5%-15%,而不是以前
的
20%-30%。我感觉应该有一些超参数我需要调整,以使东西恢复工作,但我努力找
浏览 19
提问于2019-06-25
得票数 0
1
回答
哪种Tensorflow
目标
检测
模型最适合卫星图像?
、
我有一个包含卫星图像
的
数据集。因此,数据集与通常用于
目标
检测
的
图像数据集有很大不同。我训练了ssd_
mobilenet
_v1_pets模型,但训练后
的
模型表现很差。这是否意味着ssd_
mobilenet
_v1_pets不是一个很好
的
卫星图像候选者?在我
的
例子中,TF对象
检测
中
的
其他所有可用模型中,哪一个会表现得更好?
浏览 2
提问于2017-12-09
得票数 2
回答已采纳
1
回答
我在哪里可以找到在COCO数据集上训练过
的
带有
Mobilenet
特征提取器
的
fasterRCNN / R-FCN
的
预训练模型?
、
我希望
使用
Mobilenetv1或v2在FasterRCNN上训练一个自定义数据集。我想
使用
tensorflow动物园中预先训练好
的
模型。但我找不到
更快
的
Rcnn
模型,
使用
mobilenet
作为基础提取器。我在哪里可以买到它? 我已经在github中创建了tensorflow动物园。我之前也
使用
过SSD+
Mobilenet
配置来做同样
的
事情。现在,我想将FasterRCNN
和
<em
浏览 2
提问于2019-05-17
得票数 0
1
回答
Mobilenet
vs SSD
、
、
我在
mobilenet
和
SSD之间有一些混淆。据我所知,
mobilenet
是用于分类
和
识别的神经网络,而SSD是用于实现多盒
检测
器
的
框架。只有两者
的
结合才能进行
目标
检测
。因此,
mobilenet
可以与resnet、inception等互换。SSD可以与
RCNN
互换。我
的
陈述正确吗?
浏览 5
提问于2018-04-12
得票数 22
1
回答
计算机视觉
检测
对
小
物体
的
不良影响原因何在?
、
、
目前,对于
检测
(定位+识别任务),我们主要采用
的
是计算机视觉中
的
深度学习算法。有两种类型
的
探测器: 在非常
小
的
对象(例如10个像素)上
使用
这些
检测
器是一项非常具有挑战性
的
任务,而且一步算法似乎比两阶段算法差。但我真的不明白为什么它在
更
浏览 0
提问于2018-06-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
高地图@50低精度
和
召回率。这意味着什么,什么指标应该更重要?
、
、
、
、
我正在比较用于海上搜索
和
救援(SAR)目的
的
目标
检测
模型。从我
使用
的
模型,我得到了最好
的
结果YOLOv3
的
改进版本
的
小
对象
检测
和
更快
的
RCNN
。对于YOLOv3,我得到了最好
的
mAP@50,但是为了
更快
的
RCNN
,我得到了更好
的
其他指标(精
浏览 11
提问于2020-07-18
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Tensorflow
目标
检测
:为什么
使用
固态硬盘mobilnet v1时,图像中
的
位置会影响
检测
精度?
、
、
、
我正在训练一个模型来
检测
夜空图片中
的
流星,我有一个相当
小
的
数据集,大约有85张图像,每张图像都有一个边界框注释。我正在
使用
迁移学习技术,从ssd_
mobilenet
_v1_coco_11_06_2017检查点
和
TensorFlow1.4开始。在训练过程中,我将图像大小调整为600x600像素。我在流水线配置中
使用
数据增强来随机地水平、垂直翻转图像,并旋转90度。经过5000步后,模型收敛到损失约0.3,并将
检测
到流星,但似乎重要<em
浏览 1
提问于2018-04-26
得票数 2
3
回答
tensorflow对象
检测
:
使用
更多
的
特征提取器
和
更快
的
RCNN
、
我正在尝试对一个自定义
的
、相对简单
的
数据集(具有大约30k个样本)执行对象
检测
。我已经成功地将Faster_
RCNN
与Resnet101_v1 (最终
的
mAP 0.9)
和
inception_resnet_v2特征提取器(正在培训中)一起
使用
。然而,为了了解哪些性能变化来自固态硬盘,哪些来自特征提取器,我也想尝试
更快
- mobile_nets
的
RCNN
。这也有可能在性能
和
推理时间之间产生我需要
浏览 19
提问于2017-07-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
快速
rcnn
目标
检测
中
的
误报
、
、
我正在
使用
tensorflow
和
faster_
rcnn
_inception_v2_coco模型训练一个
目标
检测
器,并且在视频分类时遇到了很多错误。我
使用
csv来tfrecord 教程中提供
的
文件代码。 而且,似乎ssd在配置中有一个hard_example_miner,允许配置这种行为,但这似乎不适用于
更快
的
rcnn
?有没有办法在
更快
的
rcnn
上实现类似的
浏览 1
提问于2019-01-02
得票数 5
1
回答
从头开始实现
更快
的
Rcnn
、
、
、
、
我想从头开始构建我自己
的
Faster-
RCNN
模型,用于从图像数据中进行多
目标
检测
。 有没有人可以给我推荐一些好
的
资源,让我一步一步地实现
更快
的
RCNN
?在准确性
和
执行时间方面,哪一个是好
的
YOLO或
更快
的
RCNN
?
浏览 0
提问于2018-08-31
得票数 5
回答已采纳
2
回答
使用
Keras
的
对象
检测
:快速using或YOLO
的
简单方法
、
、
、
这个问题也许已经回答了,但我没有找到一个简单
的
答案。我
使用
Keras创建了一个convnet来对辛普森字符()进行分类。现在,我想添加一个对象
检测
问题,也就是说,在图片中
的
字符周围画一个边框,并预测它是哪个字符。我不想用滑动窗口,因为它真的很慢。因此,我考虑
使用
更快
的
浏览 5
提问于2017-06-21
得票数 15
2
回答
远离相机
检测
的
Tenorflow
小
物体
、
、
我正在
使用
tensorflow对象
检测
API来执行对象
检测
任务。然而,我有一些物体是从一个很高
的
角度( 10米
的
相机)
和
一个非常
小
的
尺寸拍摄
的
,其中图像
的
尺寸是1920x1080。问题:2)合适
的
数据集有哪些特征?来自相同视图
的
图像(也许!)? 非常感谢您
的
回答
浏览 16
提问于2019-11-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
CPU上基于CNN
的
训练
目标
检测
模型
由于我们有基于CNN
的
目标
检测
模型,如Fast
RCNN
,Faster
RCNN
,YOLO (你只看一次),ssd (单发探测器)。我尝试过
使用
CAFFE运行
更快
的
RCNN
,但在CPU模式下没有实现后向路径。有没有任何基于CNN
的
模型,我可以用它来训练CPU。任何帮助都将不胜感激。
浏览 2
提问于2017-05-23
得票数 1
1
回答
Tensorflow对象
检测
API未经训练
更快
-
RCNN
模型
、
、
、
、
我目前正在尝试
使用
带有python
的
Tensorflow对象
检测
API构建一个对象
检测
器。我按照贴出
的
faster-
rcnn
model
和
的
指示重新训练了 然而,只要我知道我是,训练时间是相当长
的
。我知道我正在
使用
转移学习,而不是从零开始训练一个
更快
的
rcnn
模型。我想知道是否有下载一个未经训练
的
更快
的
浏览 0
提问于2019-07-31
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何将水平包围盒坐标转换为定向包围盒坐标
、
、
、
、
很长一段时间以来,我一直试图用
更快
的
rcnn
来
检测
定向包围盒,但我做不到。我
的
目标
是
检测
DOTA数据集中
的
对象。我
使用
了内置
的
更快
的
rcnn
模型,但意识到它不支持OBB。然后,我发现了另一个名为detectron2
的
库,它构建在pytorch框架上。在detectron2中内置
的
更快
的
浏览 0
提问于2021-11-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
更快
的
RCNN
+初始v2输入大小
、
、
、
更快
的
RCNN
RPN
的
输入大小是多少?我
使用
了Tensorflow
的
对象
检测
API,它
使用
更快
的
RCNN
作为区域建议网络( RPN )
和
Inception作为特征提取器(根据配置文件)。API在预测阶段采用在线方法,对每一输入图像进行单点
检测
。但是,我现在正尝试
使用
Tensorflow dataset API,以批处理
的
方式向
浏览 0
提问于2018-11-20
得票数 0
回答已采纳
3
回答
TensorFlow对象
检测
模型演示不能正确工作
我正在尝试新
的
tensorflow对象
检测
api,但是演示并不像他们在预先训练
的
模型上
的
示例中所显示
的
那样准确。我
使用
的
示例位于:我按照Github上描述
的
安装说明操作。有人知道为什么教程示例和我在预训练模型上
的
结果之间存在差异吗?
浏览 5
提问于2017-06-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
大型图像
的
目标
检测
训练
、
、
、
试图
使用
速度
更快
的
RCNN
在4096乘8192像素
的
图像上
检测
车牌。我没有为训练调整大小,而是裁剪了图像
的
一些部分,并贴上了号码牌并进行了训练,这样就可以工作了,但它不能在实际图像上
检测
到,而只能在
小
图像上
检测
。 请指导我做这样
的
工作最好
的
方法是什么。我应该如何提供培训,以及如何在faster_
rcnn
_inception_v2_pets.config.上进行配置
浏览 0
提问于2019-04-29
得票数 0
1
回答
训练一个点,而不是一个
目标
检测
的
边框。
在下图中,
目标
检测
是通过指向正确位置
的
点来完成
的
,而不是一个边界框(例如,
使用
更快
的
RCNN
)。有什么方法可以训练出这样
的
点呢? 📷
浏览 0
提问于2020-11-13
得票数 0
1
回答
如何在
目标
检测
任务中将水平边界框转换为方向边界框
、
、
、
、
很长一段时间以来,我一直在尝试用
更快
的
rcnn
来
检测
有方向
的
边界框,但我无法做到。我
的
目标
是
检测
DOTA数据集中
的
对象。我在pytorch中
使用
了内置
的
更快
的
rcnn
模型,但我意识到它不支持OBB。然后我找到了另一个名为detectron2
的
库,它是基于pytorch框架构建
的
。在detectron2中内置<e
浏览 79
提问于2021-11-16
得票数 0
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