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1
回答
实现
更快
的
R-CNN
目标
检测
算法
时
出错
、
、
、
、
我正在尝试
实现
更快
的
R-CNN
目标
检测
算法
,但我遇到了一个不寻常
的
错误。在尝试调用此colab tutorial中
的
train_one_epoch函数
时
,我在提到here
的
loss_dict = model(images, targets)中出现错误。
浏览 21
提问于2021-01-22
得票数 0
回答已采纳
2
回答
掩码
R-CNN
实例分割与对象
检测
、
、
、
我遇到了一个对象
检测
问题,我
的
数据由带有边界框
的
图像组成。我已经回顾了几个最先进
的
对象
检测
网络(),并且很难看到实例分割和对象
检测
是从哪里开始
的
。我正试图找出,如果通过边框注释
的
数据进行训练,什么才是最好
的
呢?像掩码
R-CNN
这样
的
东西会比速度
更快
的
R-CNN
表现得更好吗?还是这种性能提升要求我
的
所有数据在像素级别上被分割,而不
浏览 2
提问于2019-10-03
得票数 1
1
回答
使用Tensorflow
的
多边形边界框
、
、
、
我知道用于训练自定义对象
检测
数据集
的
tensorflow API仅使用矩形边界框,即xmin、xmax、ymax、ymin。我还了解到,多边形边界框将极大地提高
检测
精度,因为它删除了边界框内
的
任何不必要
的
信息,从而提供了更好
的
训练数据集。我目前使用labelImg来绑定我所有的图像进行训练,它确实提供了多边形框。我
的
问题是,有没有办法修改tensorflow API中
的
代码来处理多边形框,而不仅仅是矩形框?
浏览 10
提问于2017-12-25
得票数 4
1
回答
更快
的
R-CNN
:当有很多类
的
时候,关于正锚
的
标签
、
、
、
“
更快
的
R-CNN
”原始论文
的
作者,当他们提到正锚
时
,他们被标记为1,我猜他们指的是二进制分类。在我们有两个以上类
的
任务中,会发生什么情况?我
的
意思是,RPN
的
目的是生成公正
的
区域提案(不管标签是否有对象),还是生成区域提案和相应
的
标签?我想这是第二种情况,因为参加培训过程
的
积极锚也需要有一个真实
的
标签,即猫,狗,等等。然而,我可能会误解事物,并以错误
的
方式解读事
浏览 0
提问于2017-08-14
得票数 1
2
回答
用R
检测
目标
?
、
、
、
有线电视新闻网实际上是做什么
的
?是否就像使用CNN提取
的
特征来
检测
指定窗口区域中
的
类?对此有任何tensorflow
实现
吗?
浏览 2
提问于2017-04-13
得票数 5
回答已采纳
1
回答
区域提案网络(RPN)和RPN是如何工作
的
?
、
、
我想知道在哪里可以找到关于RPN和RPN基本概念
的
有用文章/论文。
浏览 0
提问于2017-12-21
得票数 3
2
回答
使用Tensorflow 2对象
检测
API
检测
小对象
、
、
、
、
我在寻找最佳网络和配置来
检测
小型对象
时
遇到了问题。因为现在我在小物体上得到了非常多
的
Los地图(我正在尝试使用地图数据集来
检测
交通标志) 我已经尝试使用
更快
的
R-CNN
101 (将输入大小调整为1024)和带FPN
的
SSD 101 (将输入大小调整为我没有找到一个带有FPN
的
更快
的
R-CNN
的
预训练模型,所以我不能尝试。 你认为探测小物体最好
的
浏览 19
提问于2020-10-19
得票数 1
1
回答
使用
更快
的
R-CNN
进行
目标
检测
、
、
、
我
的
问题是关于
更快
的
R-CNN
的
实施。我读了这篇论文,并浏览了由
算法
作者编写
的
config.py文件,该
算法
可在此处获得:有人能给出一个简单而容易
的
答案吗?这些参数是用来做什么
的
浏览 3
提问于2017-09-15
得票数 1
3
回答
用于对象
检测
和分割
的
掩码
R-CNN
[针对自定义数据集
的
训练]
、
、
、
、
我正在研究“用于对象
检测
和分割
的
Mask
R-CNN
”。因此,我阅读了最初提出
的
用于
目标
检测
的
Mask
R-CNN
的
研究论文,并且发现很少
实现
Mask
R-CNN
、和 (由Facebook研究小组称为detectron)。但是,对于使用定制数据集进行上述
实现
的
培训来说,我有些困惑,因为自定义数据集拥有大量
的
图像,而且对于每个图像,都有一个子集<e
浏览 2
提问于2018-04-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何返回与快速
r-cnn
目标
检测
过程中得到
的
强度点对应
的
协调点?
、
、
、
由于采用了
更快
的
r-cnn
目标
检测
方法,我得到了一组与包含物体
的
区域相对应
的
强度值框(每个包围盒可以被认为是一个深度为3
的
三维矩阵,rgb强度、宽度和高度,然后通过灰度将其转换为2D矩阵)。我想要做
的
是获得相应
的
协调点,在原始图像中
的
每个细胞
的
强度在边界框内。有什么办法吗?
浏览 1
提问于2018-12-23
得票数 1
回答已采纳
1
回答
只使用预先训练过
的
火炬视觉网络
的
某些层
、
、
、
、
我试图只使用预先训练过
的
火炬视觉中
的
某些层,
更快
-RCNN网络初始化为:这让我感到困惑,因为我曾经像过去那样修改过其他PyTorch预培训过
的
模型我如何使用FasterRCNN预训练模型来创建一个新
的
(预训练<em
浏览 0
提问于2019-06-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
我可以将我
的
模型h5与对象
检测
算法
一起使用吗
、
、
、
我
的
项目
检测
汽车和显示是移动或不移动,所以基本上我有一个CSV文件,其中包含两个标签(移动和不移动),我使用顺序模型(完全连接层)训练我
的
模型,并将其保存为hdf5格式。那么我现在
的
问题是,我是否可以将我
的
模型(hdf5)与
目标
检测
算法
一起使用(Faster
R-CNN
,YOLO)如果可以,我希望能找到关于这方面的明确教程,否则我
的
方法是错误
的
,我应该使用不同
的
方法吗
浏览 34
提问于2021-04-23
得票数 1
3
回答
CNN关于python和Keras
的
报道
、
、
我做了一个简单
的
CNN,对狗和猫进行分类,我想让这个CNN
检测
出不是猫或狗
的
图像,这肯定是第三个不同
的
类别。如何
实现
这个
目标
?我应该用
R-CNN
还是别的什么? 附言:我在CNN使用Keras
浏览 1
提问于2019-11-14
得票数 0
1
回答
使用GPU进行tensorflow对象
检测
、
、
、
我已经用Google colab训练了一个
更快
的
R-CNN
模型,用于使用TensorFlow对象
检测
进行对象
检测
。但在测试视频
时
,google colab崩溃了,这就是为什么我决定在我
的
pc上测试,并安装了CUDA 10.0、Cudnn 7.6.5和TensorFlow-gpu = 1.15。但是测试速度非常慢,就好像它是在CPU上运行
的
一样。我在测试
时
收到这条消息,所以我猜它是在使用我
的
GPU (照片)。 有谁知道
浏览 3
提问于2021-07-29
得票数 0
1
回答
当使用Tensorflow对象
检测
API创建
的
模型执行对象
检测
时,CNN
的
图像输入大小是多少?
、
、
、
我使用了Tensorflow Object Detection API (TF1)并创建了Faster
R-CNN
的
frozen_inference_graph.pb文件。在那之后,我可以在下面的GitHub存储库中使用"Object_detection_image.py“对图像应用对象
检测
。EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10 当我使用这个代码
时
,对于
浏览 27
提问于2021-01-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Windows环境下基于卷积神经网络
的
目标
检测
、
、
、
、
我正在研究使用can执行对象
检测
(而不仅仅是分类);我目前只能访问Windows,但在必要
时
可以安装Linux发行版。我想评估一些现有的技术,但是大多数可用
的
代码都是用于Linux
的
。我知道以下几点: 据我所见,目前还没有适用于Windows
的
TensorFlo
浏览 2
提问于2017-06-11
得票数 1
1
回答
不能训练
更快
的
rcnn
、
、
、
、
我想构建自己
更快
的
Rcnn模型,我从下载了一个示例Traceback (most recent call last): File "C:/Users/l/Desktop
浏览 0
提问于2019-10-08
得票数 1
1
回答
检测
形状相似的小物体
的
最佳方法是什么?
、
、
我在做一个模型,在超市货架上
检测
不同
的
产品。在训练数据中,有许多形状相似的物体彼此放置得非常接近或堆叠在一起。(例如:不同品牌
的
牛奶被堆放在同一个架子上,模型应该能够
检测
到milk1、milk2)。解决这个问题
的
最佳方法是什么。我试着训练一个
更快
的
RCNN,但是RPN不太好用。我也尝试过特征匹配,但它不能
检测
到部分可见
的
对象。任何帮助都将不胜感激!📷当
检测
到2种牛奶和1种酸奶
时
,
浏览 0
提问于2019-03-14
得票数 2
回答已采纳
1
回答
tensorflow对象
检测
训练模型不起作用
、
、
、
我使用固态硬盘和
更快
的
r-cnn
训练我
的
数据集用于tensorflow对象
检测
,我
的
数据集中有220个训练图像和30个测试图像。我对模型进行了200k步
的
训练,结果损失在1以下。但当我在视频上测试我训练过
的
模型
时
,它几乎可以
检测
和标记视频中
的
所有内容。有人能告诉我为什么会这样吗?谢谢
浏览 1
提问于2017-11-21
得票数 2
1
回答
Detectron2中用于
目标
检测
的
输入图像类型
、
、
、
我使用Detectron2训练
更快
的
R-CNN
模型进行
目标
检测
,我想训练model zoo给出
的
模型,输入范围是0 1而不是0 255,所以我使用了一个颜色变换,它调用了我
的
函数scale_transform此函数接收一个numpy数组并返回缩放后
的
数组。或者是为detectron2缩放图像
的
另一种方式? 谢谢
浏览 33
提问于2021-05-10
得票数 0
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