我能够使用预先训练的模型来检测默认的90个类。通过在只包含macncheese的新数据集上进行训练,我还能够仅检测自定义对象(例如:macncheese)。我听说过这样的解决方案,比如通过向coco原始数据集添加新的数据集,从头开始训练91个类。我还试图返回预训练模型的1层,只训练新数据来检测91个类。我是计算机视觉的新手,所以我不太熟悉CNN的训练。操作系统: Windows 10平台: Anaconda
但是,我是否能够将图像文件夹作为训练数据转储呢?
最后,我的目标是在一个Raspberry Pi 2系统上实现这一点,我已经将它连接到一起并行工作。编辑:由于担心听起来像我的问题过于笼统,我的问题最终是Jetpac (或任何其他深度学习图书馆)是否能够获得一组静止图像,并接受从视频源中挑选这些图像实例的训练。