我正在使用更快的rcnn(mxnet)在我自己的数据集上进行对象检测，它有9个类(包括背景)。然而，我发现它最终只打印出了训练过程中所有9个类别的平均准确率。此外，在测试过程中，它还仅打印出所有9个类别的平均精度和召回率。我想知道如何打印出训练过程中每个班级的准确率，以及测试过程中每个班级的召
浏览 9提问于2017-11-30得票数 1
它运行得很好-它找到了我想要的所有10个对象，但我也得到了50-100个假阳性，看起来有点像目标对象，但不是。
我正在使用从，微调他们提供的faster_rcnn_resnet101_coco模型。我刚开始的时候很小，我的对象只有100个训练示例(只有一个类)。在我的验证集中有50个例子。每个示例都是一个200x200像素图像，中间有一个标记对象(~40x40)。我对使用深度学习进行目标检测相对来说还是比较新的。提高
浏览 2提问于2017-08-14得票数 26
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单炮目标检测器中的类不平衡问题
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我正在为图像中的多类对象训练一个对象检测模型.数据集是自定义收集和标记数据的，在实际数据中使用边界框和类标签。数据集中的类实例分布如下所示
每个图像都可以有来自这五个类中任何一个的对象对于第4级和第5级，性能是非常倾斜的，高召回分数和平均精度，而对于其他3
浏览 0提问于2018-07-27得票数 1
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我正在尝试训练一个目标检测模型来检测和分类10个类。我还包括了每个类的平均精度的图像。事实上，大多数类别的精度在整个时间内稳步增加，而损失并没有减少，在我看来，模型似乎过拟合了？像我一样把数据集扩大10倍是不是个坏主意？我还包含了我在下面使用的配置文件。任何关于如何提高我的培训结果的建议都将不胜感激！ ? model {
faster_
浏览 19提问于2020-06-12得票数 2
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我有许多由博物馆提供的特定家具的高质量图片.每个物体都是在白色屏幕前拍摄的，所以每个图像只有一个物体。我们没有带边界框的注释。目标是识别照片中的这些物体，其中有多个物体被描绘出来。作为Tensorflow的对象识别API的输入(使用教程作为灵感)，我们通过读取整个图像的高度和重量来自动创建包围框。因此，输入结果是一个包围框，每个图像都有一个标签。使用的模型是faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_pets.conf
浏览 3提问于2017-07-18得票数 0
我们知道，fast-RCNN有两个主要部分:一个是区域建议网络(RPN)，另一个是fast-RCNN。我的问题是，既然区域提案网络(RPN)可以输出班级分数和边界框，并且是可训练的，为什么我们还需要Fast-RCNN？我认为RPN足以进行检测(红圈)，而Fast-RCNN现在变得多余(蓝圈)，这是正确的吗？
浏览 6提问于2017-02-01得票数 6
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不能训练更快的rcnn
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/Faster-RCNN/train.py", line 216, in <module> File "C:/Users/l/Desktop/Faster-RCNN/train.py", line 148, in train File "C:\Users\l\Desktop\F
浏览 0提问于2019-10-08得票数 1
我正在尝试训练一个更快的rccn模型来检测小数位数。我正在使用新发布的tensorflow ，到目前为止，我已经对动物园的一个预先训练好的进行了微调。我所有的训练尝试都得到了精度很高但召回率很低的模型。在每幅图像上的大约120个物体(数字)中，只检测到大约20个物体，但当检测到时，分类是准确的。在原始图像中，每个数字的平均大小为60x30 (在将图像送入模型之前，调整图像大小后的大小可能约为该大小的一半)。这是一个示例图像，其中包含我
浏览 7提问于2017-08-02得票数 8
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我想知道当我通过下面的代码计算两个数组之间的平均精度时，它显示了_ 0.59_>out: 0.59count1
浏览 3提问于2015-07-26得票数 0
要选择最佳的alpha超参数值，必须执行以下操作：·在图上，绘制平均训练精度(红色)和平均验证精度(蓝色)。每个超参数设置。通过识别过拟合和欠拟合区域来对此图进行注释。·打印α超参数的最佳值。
2-对试验数据的预测性能进行</
浏览 0提问于2018-09-03得票数 0
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我正在创建一个11类对象检测器，使用在图像大小标签中设置的最大大小为300x400的更快的-RCNN模型。我遵循了步骤，并将它们与宠物的脚本和进行了变异，以生成TFRecord文件。
创建一个CSV文件，并从XML文件中提取文件名、类、xmin、ymin、xmax、ymax。训练和测试(Dati
浏览 2提问于2017-08-20得票数 0
在k-折叠交叉验证中，“正确”方案似乎计算每个折叠的度量(比如精度)，然后返回平均值作为最终度量。
浏览 0提问于2019-06-14得票数 4
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如何计算Pascal VOC主板检测任务的平均精度( mAP )？上面写着-在第11页：(一般来说，对于每一点，例如0.3，我们得到了召回<= 0.3的精度最大值，而不是此时Recall=0.3的精度
浏览 0提问于2017-11-26得票数 40
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我目前正在使用Tensorflow API测试自定义对象检测。但我似乎不太明白背后的理论。因此，如果我下载一个版本的MobileNet，并使用它来训练，比如说，红苹果和青苹果。如果是这样的话，为什么从零开始就使用MobileNet而不是建立一个CNN呢？
谢谢你的回答！
浏览 0提问于2021-04-21得票数 1
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我想比较我自己的数据集上的多个计算机视觉多目标跟踪(MOT)方法，所以首先我想为这个任务选择最佳的度量标准。我在科学文献中进行了一些研究，得出的结论是，有三个主要的度量集：
因此，我想知道我应该最重视上述指标中的哪一个？
浏览 10提问于2020-12-15得票数 2
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我对图像/视频中的物体检测有一些疑问。在本教程中，我们训练了一个检测全息透镜的模型。如果我想检测汽车，我需要训练一种新的车型。我的问题是:我可以拿我的实际模型(全息镜头)，并让它检测全息镜头和汽车吗？对不起，我英语不好！！
浏览 1提问于2019-10-15得票数 0
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一步与两级目标检测
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我正在阅读论文，它经常使用术语one &两阶段对象检测。我无法理解这两种类型的对象检测器之间有什么区别。我假设
这个假设正确吗？
浏览 3提问于2021-01-28得票数 15
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分类与检测的区别
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我正在为我的硕士论文阅读以下文章：在2.1节中说：“我们将区分聚类的分类步骤转化为检测步骤”分类和检测之间有什么区别？最初，我认为它的意思是使用“分类器”定义一个更多类的分类器(然后只对所有带有input=image补丁的类、output=类存在一个分类器)，用“检测器”定义一个类的分类器(对于每个类都有一个带有input=image补丁的不同检测器，output=是/否
浏览 1提问于2014-01-05得票数 7
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