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4
回答
是否有用于
目标
检测
的RNN方法?
deep-learning
、
neural-network
、
computer-vision
、
convolutional-neural-network
、
rnn
在阅读了使用
CNN
检测
物体的最新进展(R快速R,YOLO,SSD.)我想知道是否有一种使用RNN的方法,还是将
CNN
和RNN的方法结合起来进行
目标
检测
?谢谢
浏览 0
提问于2018-02-21
得票数 4
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2
回答
掩码R-
CNN
实例分割与对象
检测
neural-network
、
classification
、
object-detection
、
image-segmentation
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。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,而不是在微调之前用边框注释?什么是最先进的
目标
检测
,不需要训练像素级分割?
浏览 2
提问于2019-10-03
得票数 1
1
回答
训练图像应该包含单个或多个对象实例吗?
computer-vision
、
multiclass-classification
、
object-detection
、
object-recognition
让我们想象一下,我想要建立一个能够在图像中
检测
鲨鱼的模型。我在水里放了个照相机,并创下了纪录。最后我得到了数千张照片。(我认为这对图像分类有用,但对于
目标
检测
却不是很好)?包含鲨鱼和其他物体/鱼的图像呢? 如果有人能向我解释(如果你有一个好的资源链接),我会非常感激的。
浏览 0
提问于2022-09-27
得票数 0
1
回答
我们可以使用
CNN
/LSTM在图像中找到所需的字符串吗?或者,我们是否需要在使用
CNN
/LSTM提取文本后应用NLP。有人能澄清一下吗?
deep-learning
、
lstm
、
python-tesseract
因此,我正在考虑建立一个基于
CNN
+LSTM的图像到文本转换模型。我的方法是正确的吗?我们可以直接从
CNN
_LSTM模型中提取所需的字符串而不是NLP吗?
浏览 17
提问于2019-03-22
得票数 0
3
回答
CNN
关于python和Keras的报道
python
、
tensorflow
、
keras
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
2
回答
卷积神经网络对图像具有定位能力吗?
computer-vision
、
neural-network
、
feature-detection
、
deep-learning
据我所知,
CNN
依靠滑动窗口技术,只能指出某一模式是否存在于给定的包围框中。这是真的吗? 如果没有这些技术的帮助,一个人能用
CNN
来实现本土化吗?
浏览 2
提问于2015-01-27
得票数 6
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1
回答
dlib
cnn
python,有没有任何方法或包装器让python进行基于
cnn
的对象培训?
dlib
、
dlib-python
我正在使用dlib进行对象
检测
,我正在研究python实现。我测试了来自的几个例子,特别是我在上工作。这个效果很好。现在我想在基于
CNN
的对象
检测
模式上训练相同的数据模型,但是我找不到用python训练的python实现,但是有c++的例子。()。我想我好像遗漏了什么东西,或者python实现是不可用的?如果python实现不可用,那么我应该切换到c++进行基于
CNN
的
目标
检测
器培训吗?
浏览 3
提问于2017-11-06
得票数 2
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1
回答
以下哪个
CNN
模型用于哪个计算机视觉任务?
computer-vision
、
object-detection
、
image-recognition
、
image-classification
、
image-generation
AlexNet:图像分类,ResNet:图像分类,MobileNet:图像分类,神经类型转换:图像生成,
目标
探测,暹罗网络:图像识别,如果错了,请纠正我。
浏览 4
提问于2021-09-14
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4
回答
现代
CNN
(卷积神经网络)是DetectNet旋转不变的吗?
machine-learning
、
computer-vision
、
neural-network
、
deep-learning
、
conv-neural-network
众所周知,用于
目标
检测
的nVidia DetectNet -
CNN
(卷积神经网络)是基于Yolo/DenseBox:的方法。 现代
CNN
(卷积神经网络)是DetectNet旋转不变的吗?我能用同一旋转角度对数千幅不同的图像进行DetectNet训练,以
检测
任意旋转角度上的物体吗?
浏览 14
提问于2016-12-03
得票数 9
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2
回答
在训练
目标
检测
模型时,锚框大小是否会得到优化?
python
、
object-detection
、
yolo
、
faster-rcnn
我正在学习,更快地使用
目标
检测
模型R
CNN
,YOLOv3和and。我对锚框大小的调整感到困惑。
浏览 109
提问于2021-04-17
得票数 1
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1
回答
基于强化深度学习的
目标
检测
deep-learning
、
neural-network
、
reinforcement-learning
、
computer-vision
、
convolutional-neural-network
在阅读了使用
CNN
(R,较快R,YOLO,YOLOv2,SSD)的
目标
检测
技术的最新进展之后,我想知道是否有一种有效的方法将深度学习和强化学习用于对象
检测
?
浏览 0
提问于2018-02-23
得票数 0
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1
回答
为什么在
目标
检测
中使用滑动窗口和卷积神经网络?
machine-learning
、
computer-vision
、
neural-network
、
object-detection
、
conv-neural-network
我读到
CNN
(包括卷积层和最大池层)是移位不变的,但是大多数
目标
检测
方法使用的是具有非最大抑制性的滑动窗口
检测
器。在进行对象
检测
时,是否需要使用带有
CNN
的滑动窗口?
浏览 2
提问于2016-03-17
得票数 7
1
回答
CPU上基于
CNN
的训练
目标
检测
模型
conv-neural-network
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)。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
使用Tensorflow的多边形边界框
python
、
python-3.x
、
tensorflow
、
object-detection
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。
浏览 10
提问于2017-12-25
得票数 4
2
回答
用张量模型实现yolo模型
tensorflow
、
object-detection
、
yolo
我正在使用
CNN
进行
目标
检测
,我知道有几种模型,如滑动窗口,基于区域的
CNN
,基于快速区域的,最后Yolo。我希望在张量流中实现Yolo模型,并在网上搜索过,但找不到任何有用的东西。谁能评论一下如何使用张量流实现Yolo模型,同时我知道有一个Tensorflow API用于对象
检测
,使用这个API和直接应用Yolo模型有什么区别?任何对编写此目的代码有帮助的在线材料。问候
浏览 18
提问于2018-08-25
得票数 0
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1
回答
只使用预先训练过的火炬视觉网络的某些层
image-processing
、
machine-learning
、
computer-vision
、
pytorch
、
object-detection
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:model.eval()model = torch.nn.Sequential(*model.modules())# x is a [C, H, W] image y = mode
浏览 0
提问于2019-06-05
得票数 2
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1
回答
目标
多次出现时的关键点
检测
deep-learning
、
keypoint
、
facial-landmark-alignment
我正在实现一个关键点
检测
算法来识别图像上的生物医学标志。我只有一种地标要探测。但在一幅图像中,这些地标中有1-10处可以出现。我想知道什么是最好的方法来组织地面真理,以最大限度地学习。
浏览 7
提问于2022-10-11
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]
python
、
machine-learning
、
computer-vision
、
object-detection
、
semantic-segmentation
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)。
浏览 2
提问于2018-04-06
得票数 0
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1
回答
将输入重标到
CNN
image-processing
、
computer-vision
、
deep-learning
对于大小不同的图像重新定标的普遍共识是什么?我读过这样的一种方法,就是将图像的最大尺寸缩小到一个固定的大小。对我来说还不清楚,仅仅重标度一个维度会导致整个数据集的统一图像形状。在重新标度时,采用哪一种插值方法是否重要?是否列出了人们使用过的方法以及他们在不同场景中的表现。
浏览 5
提问于2016-06-14
得票数 0
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1
回答
检测
图像中的子对象
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
object-detection
目前,我正在阅读使用深度学习算法进行
目标
检测
的文献,我创建了许多方法,如“快速-
CNN
,更快-RCNN,YOLO9000",但我有一个问题,他是否存在一种可以
检测
对象和子对象的方法,例如”我们
检测
一个人和他的手
浏览 2
提问于2017-04-03
得票数 3
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