我正在尝试使用SSD或Yolo框架在swift中检测和跟踪对象。目标检测已经完成，但一旦检测到目标，我就无法跟踪该目标。需要帮助。
浏览 31提问于2019-05-21得票数 0
如何将目标检测算法(如SSD、YOLO、快速RCNN等)与跟踪器(如KCF、TLD等)相结合，实现多目标跟踪？有人可以分享相关的文件、博客、婚礼网站或github代码？？非常感谢
浏览 0提问于2018-01-23得票数 1
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我是TensorFlow的新手。
目前，我正在TensorFlow网站上测试一些分类的例子“卷积神经网络”，它解释了如何将输入图像分类到预定义的类中，但问题是:我不知道如何在同一张图像中定位多个对象。例如，我有一个包含一只猫和一只狗的输入图像，我希望我的图形在输出中显示这两个图像中都有“一只猫和一只狗”。
浏览 0提问于2017-02-21得票数 16
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我正在研究我的最后一个项目，我想做像amazon这样的对象检测和运动分类，我读过很多研究，比如使用SSD或YOLO进行对象检测，以及使用CNN+LSTM进行视频分类，我想提出这样的训练算法：
获取边界对象并裁
浏览 3提问于2019-10-13得票数 0
我把我的第一步放在机器学习上，我已经看了很多TensorFlow.js教程，我正在努力实现这一点：“实时单目标跟踪/检测”我知道有SSD和YOLO，以及其他库来预测和定位对象。但预测时间非常慢(在浏览器中)，我猜这是因为神经网络必须在这么多对象之间进行预测。如果我只想跟踪单个对象<
浏览 5提问于2018-10-24得票数 1
https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning#create_这个_基座_模型_从…_这个_预训练_凸网进行传递学习和微调
对象检测-见Create model and restore weights for all but last layer节(ssd_resnet50模型)- https://github.com/tensorflow/models/blob&#
浏览 0提问于2022-08-03得票数 0
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与图像一起，我有一个文本文件与每个图像文件相关联，图像中枪周围的包围盒的坐标。我需要训练一个模型，它以图像作为输入，并输出4个整数值，这是包围盒(包围盒的顶点)的坐标。
为了训练目标检测模型，应该将图像作为输入而将坐标作为模型的输出吗？是否应该有卷积层来进行特征提取，然后用FC层来学习产生4个输出的特征(边界框的坐标)？这个模型体系结构的概念正确吗？还有其他建议吗？我完
浏览 0提问于2019-06-03得票数 5
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我正在尝试使用DeepSORT算法跟踪对象，该算法在中描述。我所理解的是，这里有和两种深度学习模式。一个是对象检测器(可能是YoLo等)，另一个是特征提取器。对象检测器试图检测帧中对象的存在，而特征提取器帮助识别当前检测到的对象是否先前已经检测到，如果是，则将检测到的
浏览 3提问于2019-09-16得票数 1
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寻找一些关于如何实现KCF跟踪的指导，以及它是否适合我正在创建的项目。在Python上使用最新版本的OpenCV创建一个程序，当特定对象在相机前移动时跟踪它们。最终目标只是计算当特定对象位于帧的下半部分时有多少对象。目前我有一个构建自己的级联的工作版本，但在尝试实现自己的跟踪时遇到了很大的困难。从那以后，我发现了内置的跟
浏览 7提问于2018-02-15得票数 1
我最近开始研究目标检测算法。我经常遇到这样的模型，其基础网络是LeNet或PVA-Net，然后是用于检测的不同架构或模型。但是我从来没有理解过这些基础网络和检测网络是如何帮助的，以及如何选择特定的模型作为基础网络或检测网络？
浏览 33提问于2019-04-30得票数 0
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我正在用faster_rcnn_resnet101模型对我自己的数据使用Tensorflow对象检测API。我从零开始训练。训练部分进行得很好，但评价部分从一开始就停滞不前，没有显示结果。看上去：我尝试使用几个月前在同一数据集中下载的api的旧版本。一切正常。当前版本的api有什么问题吗，特别是在评估部分？谢谢大家的关注。我的配置文件如下所示： faster_rcnn {
浏览 3提问于2017-12-08得票数 1
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我是神经网络的新手。你只看一次(YOLO)发现了大量的在线资源，帮助理解神经网络的实际工作方式。
由于从零开始建立一个神经网络是耗时的，并不完全是万无一失的，以达到预期的效率。我看到了这些文章迁移学习&a
浏览 0提问于2018-02-01得票数 5
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❓问题
coremltools.converters.keras.convert( input_names='image', image_input_
浏览 5提问于2020-05-15得票数 0
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我使用深度排序和Yolo来编码一个对象跟踪器。一切正常工作，对象被检测并被算法跟踪。这个应用程序必须计算通过十字路口的车辆。
但是我注意到了在720 p和480 p视频中检测对象的结果不同。事实上，跟踪器似乎更好地工作在720 p视频，几乎所有的车辆被跟踪和保持相同的身份在过程中。但是有了480 p的视频，就没
浏览 0提问于2020-10-08得票数 0
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在培训数据中，标志占据了整个框架，如下所示：然而，在我想用来预测的图像中，路标所占的空间要小得多，例如：对于这样的图像的预测不是很好，但是如果我只是一个预兆的话，预测是很好的。我如何为更大的图像生成预测呢？
不幸的是，我没能在类似的问题上找到答案。
浏览 9提问于2020-03-25得票数 3
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我正在尝试对一个自定义的、相对简单的数据集(具有大约30k个样本)执行对象检测。我已经成功地将Faster_RCNN与Resnet101_v1 (最终的mAP 0.9)和inception_resnet_v2特征提取器(正在培训中)一起使用。现在我想让我的模型运行得更快，但仍然保持良好的性能，所以我想比较一下我的模型，与固态硬盘在不同版本的mobile_net上运行。这也有可能在性能和推理时间之间产生我需要的
浏览 19提问于2017-07-11得票数 2
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Yolov3中的自定义锚
、、、、
我正在我的自定义数据集上使用Yolov3训练一个对象检测器。传统上，在Yolo中，您有各种各样的对象类，因此可以很好地混合锚。在我的例子中，我只有一个对象类，它有非常相似的维度。事实上，我尝试了一些随机锚大小，但并不都是相似的，并得到了更好的结果比9个类似的锚。所以我想知道，对于1类目标检测器来说，锚的最佳策略是什么？
浏览 6提问于2020-07-24得票数 2
问题1问题2
我训练检测器yolo将其应用于自定义数据。深度排序之后还需要训练自定义数据吗？
浏览 4提问于2020-12-31得票数 0
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我最近在PyTorch (例如)中发现了Yolo实现。我想知道的是，这是否真的与Darknet backbone一样(在模型精度、速度等方面)？亲切的问候，可以
浏览 2提问于2020-08-30得票数 2
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类数最多的通用对象识别
、、、
我是计算机视觉世界的新手，我试图创建一个脚本，目的是从图像数据集中收集数据。我已经看到，有一些算法，如InceptionV3等，能够对1000个类进行分类。但根据我的理解，对象分类与对象识别是不同的。
是否
浏览 3提问于2021-08-07得票数 0
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