使用TF Object Detection为模型训练准备TF记录数据时，需要指定以下变量：image/object/truncated我想知道在模型训练期间它们是如何使用的，以及image/object/view变量的可能值是什么，感觉这应该是一些预定义的值集。
浏览 0提问于2017-07-15得票数 0
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我正在训练一个tensorflow对象检测模型，它已经被预先训练过，使用COCO来识别单个类型/类的对象。数据集中的某些图像中有多个此类对象的实例。考虑到训练中使用的每一个记录都有一个边框，我想知道如何才能最好地处理这样一个事实:我的图像中可能有同一个类的多个对象。
training?Would时，应该使用相同的图像作为多个记录吗？可能
浏览 1提问于2019-10-21得票数 2
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如何在512x512图像上使用预先训练过的模型，在真实图像上使用不同大小的图像，如Yolo对象检测？
CNN需要固定的图像大小，那么如何在大于输入的真实图像上使用模型呢？
浏览 5提问于2022-10-29得票数 0
我想使用darkflow来执行对象检测。我有5类对象我想检测，比如说， bottle phone我想特别训练我的模型，而不是使用预先训练的重量。我计划把它训练成带有边框标注的图像。但是，所有可用的数据集，如imagenet、COCO，都有图像，其中也包含其他类的对象。那么，如何使用这些数据集对我的5个类
浏览 0提问于2018-06-12得票数 0
我使用这个仓库有一个基本代码()，它使用Tensorflow对象检测，来检测一个评论截图中的评论，日期，喜欢和评分。我浏览了100张图片(只是想测试这是否可能)，用4个标签(评论、日期、点赞和评分)对图片进行注释，将其从XML转换为CSV，然后生成TFrecords。这是针对训练数据和评估数据进行的。100幅图像用于训练，20幅图像用于评估。下面是我所注释的内容的截图。，而不是使用现有的模型
浏览 3提问于2018-08-02得票数 0
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给定一个定制的IBM的Visual Recognition Service模型，该模型使用一组大小为100x100的图像进行训练，那么在分类过程中只发送100x100大小的图像是否更好，或者图像的大小不是一个可以帮助产生更好的分类结果的属性吗
浏览 8提问于2018-07-19得票数 0
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什么是意象注解？
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为什么我们需要使用拉布利格工具来检测对象呢？
在使用labelimg标记了一组训练图像之后，这将给CSV文件提供如何与TensorFlow对象检测API和Keras一起工作的方法？在没有图像注释工具的情况下，我们能检测到图像定位吗？就像自动注释。
浏览 0提问于2020-03-02得票数 1
我在自定义数据集上使用num_steps:50000训练了tensorflow对象检测模型(用于SSD (mobilenet-v1) )。我得到mAP@.50IOU ~0.98和loss ~1.17。数据集由uno扑克牌图像(跳过、反向和绘制四个)组成。在所有这些卡片上，模型的表现都很好，因为我只在这3张卡上训练了模型(大约278张图像和829个边界框(25%的边界框用于测试，即验
浏览 2提问于2020-01-16得票数 2
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我在试着训练YOLOV2关于电域对象的知识。如变压器、配电盘等。
用于训练的对象有这里我漏掉了什么？是否需要使用所有可能的DPI来训练模型？
注意:当我得到0.2的损失率时，
浏览 2提问于2018-12-21得票数 0
尝试用Python + Keras训练cnn (卷积神经网络)。但即使是最简单的问题似乎也很难回答，而且那里的教程也没有我想要的答案。
图像应该有多大？像MNIST这样使用18x18像素图像的例子很多，但在这种大小下，
浏览 1提问于2019-08-12得票数 0
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我有一个使用tensorflow对象检测api和更快的rcnn模型的对象检测模型。这个模型能够检测到清晰可见的对象，但无法检测到尺寸较小或distance.Does较大的对象，需要在更快的rcnn配置文件中进行任何更改吗？如果是，那是什么？如果不是，那么这个模型如何检测微小的物体呢？
浏览 22提问于2019-06-28得票数 0
我正在使用VisDrone数据集来训练MobileNet-YOLOV3。数据集包含不同大小的图像，如960x540P、1920x1080P等，以及每个图像的注释文件。但是当我训练YOLO模型时，它将所有图像的大小调整为416x416P，这导致在训练和测试期间丢失了一些小对象。它还有一个问题，当它被调整大小时，注释可能是错误的，因为对于调整大小的图像，边界框必须不同
浏览 79提问于2019-09-06得票数 0
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零射击学习
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据我所知，在零镜头学习中，课程分为看类和未见类。然后，我们对网络进行了培训，例如对50个课程进行了培训，并在网络尚未看到的其他50个课程上进行了测试。我还理解网络在未见的类中使用属性(不确定它是如何使用的)。然而，我的问题是，网络如何分类未见的类？它是否真的用它的名字来标记每个类。例如，如果我做的是零镜头动作识别和看不见的课程是这样的自行车，游泳，足球。网络实际上命名了这些类吗？它怎么知道他们的标签？
浏览 0提问于2018-06-25得票数 0
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我想用/Fast训练一组图像(用来检测像酒杯/瓶子这样的物体)。我找不到合适的文档来为不同大小和形状的图像生成ROI。以及如何在经过训练的模型基础上创建对象标签？有人能指出适当的文档或培训链接，我可以使用cntk模型吗？请查看附加的图像，在其中我能够加载一个示例图像与默认的ROI在脚本中。如何
浏览 2提问于2017-04-03得票数 1
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我有一台使用鱼眼镜头的相机，需要用它运行一个物体检测网络，比如YOLO或SSD。 我应该先纠正/消除传入图像的失真吗？这在计算上是不是很昂贵？ 或者，我应该尝试使用鱼眼图像来训练网络吗？
浏览 31提问于2020-04-07得票数 0
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我想知道如何使用下列库创建任意图像检测：。在描述中，它指出，如果将模型添加到项目中，则可以检测到任何对象。有人知道如何创建这些模型吗？谢谢。
浏览 0提问于2012-11-24得票数 0
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我正在尝试运行一个对象检测模型(SSD+Inceptionv2)，并获得边界框作为结果。在从帧中获得边界框之后，裁剪后的图像应该通过不同的分类模型(在不同的库上进行训练，如keras和caffe)并获得预测结果。
由于这种分类模型的预测方法不起作用。关于如何在目标检测输出边界框(裁剪图像)上运行不同的分类模型，有什么想法吗？
浏览 1提问于2020-03-03得票数 0
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我标记了一组图像，用于训练一个具有一个类的Faster-RCNN网络进行对象检测。在每个图像上大约有数百或数千个此类对象。我必须把它们都贴上标签吗？现在，我在每个图像上标记了大约20到80个对象实例。因此，我选择了我认为容易识别的对象。当我使用这个数据集开始训练网络时，损失在0.9到20,000,000之间
通常情况下，损失应该会变得更小，但在我的情况下，它会减少，并且具有极高的峰值。
浏览 18提问于2019-07-17得票数 2
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好吧，那么，我现在使用的代码是：from PIL import Image, ImageOpsimport tensorflow as tfcv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):cv2.destroyAllWindows()
有一个实时的摄像头对象检测，它工作的很好，但我想知道我如何能看到它在哪里检测到这个对象？
浏览 6提问于2022-01-29得票数 0
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我尝试使用Google Vision API和一个用例研究来检测戴口罩的人的脸，由于API响应以及web-ui演示https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop
浏览 39提问于2021-01-20得票数 0
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