我正在创建一个图像数据集，以使用Tensoflow Detection API (SSD/MobileNet)训练检测器。诚挚
浏览 11提问于2018-07-11得票数 2
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我们有一个从CustomVision.ai导出的模型(它支持导出TensorFlow .pb、TensorFlow Lite .tflite、保存的model .pp格式)。我们希望将此模型集成到一个现有的应用程序中，该应用程序使用TFLite对象检测API，该应用程序期望这些输入和输出：
--input_arrays=normalized_input_image_tensorTFLite_Detection_PostProcess:1',&
浏览 11提问于2021-05-25得票数 0
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我想通过Tensorflow的Object Detection API在CT扫描图像(灰度图像)中检测特征，并可能对它们进行分割。所以我有两个问题：-Or，我如何训练现有的模型，用于RGB图像，以便我可以用灰度图像训练它们？在代码<
浏览 18提问于2020-05-09得票数 0
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热图对象检测
、、、、
我正在使用tensorflow对象检测应用程序接口()通过单镜头多盒检测器(SSD)训练CNN，然后检测图像/视频中的对象。有没有什么方法可以在网络中实现热图来提高模型的准确性？
浏览 1提问于2018-04-12得票数 2
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我训练了一个Tensorflow SSD Mobilenet v2对象检测器，我想用边界框在我的测试图像上进行预测。有没有人能给我举个例子来做这个推断？
浏览 27提问于2020-08-04得票数 0
我想在tensorflow中为ssd (单镜头多盒检测器)网络加载和保存Widerface标签，但是wider_face_train_bbx_gt太复杂了。如何在tensorflow中保存ssd网络的标签？
浏览 1提问于2017-10-04得票数 0
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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折衷(更
浏览 19提问于2017-07-11得票数 2
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我正在使用tensorflow对象检测API来执行对象检测任务。然而，我有一些物体是从一个很高的角度( 10米的相机)和一个非常小的尺寸拍摄的，其中图像的尺寸是1920x1080。问题：2)合适的数据集有哪些特征？来自相同视图的图像(也许！)？
非常感谢您的回答
浏览 16提问于2019-11-12得票数 0
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我目前正在使用tensorflow中最近发布的SSD和其他对象检测实现。为图像创建基本事实批注( bbox/type )的最佳方法是什么？使用什么工具来创建bbox/type批注？使用哪些脚本将批注转换为TFRecords格式？是否有一个工具，可以创建适合现有转换脚本的形式的批注，该脚本随tensorf
浏览 2提问于2017-07-16得票数 3
我正在尝试建立一个端到端的统一模型来检测(本地化)图像中的对象。对象本身可以是许多类型，比如“野外文本”，但对象的周围特征应该确定感兴趣区域的位置。
就像检测人脸一样，不考虑人脸本身的特征。我希望输出是对象的坐标，或者像image-net格式那样生成边界框，比如: xmin，ymin，xmax，ymax我有一个包含500张图像的数据集。在tensorflow<em
浏览 1提问于2016-05-06得票数 4
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在精明的边缘检测器中，所需的输入是灰度图像...
open-cv有没有直接的彩色边缘检测功能？或者，如果我转换为灰度并使用canny，也是一样的吗？我这样问是因为我需要查看彩色图像的边缘检测图，以便进一步处理。也就是说，我需要计算彩色图像中所有的水平和垂直线段……因此，我在考虑首先计算图像的所
浏览 2提问于2011-11-11得票数 3
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我试图对足球运动员进行跟踪，我需要从这个球员检测特征，然后估计这些像素与帧数之间的距离差异。快速Harris冲浪Q:我发现我可以通过进行预处理来改进特征检测器<
浏览 2提问于2015-05-25得票数 0
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我正在使用Python语言中的Open CV2人脸检测。它工作得很好，但经常会找到一些人脸，尽管它们确实是人脸，但它们太模糊了，以至于没有用。它成功地找到了不能被识别为男性或女性、成人或儿童的面孔，但仍然清楚地看到了人脸。 检测无法识别的人脸并不是一个有用的结果，但我不知道如何以编程方式阻止这些结果，或者确定它们应该被忽略。我目前唯一的方法是忽略任何小于某个阈值的人脸，但我仍然会得到一些大的模糊人脸。 有什么建议吗？我正在使用haarcascade_frontalfac
浏览 36提问于2020-09-06得票数 0
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我一直在使用Tensorflow对象检测API (网络: SSD Mobilenet V1)训练一个自定义对象检测器。Tensorboard的屏幕截图显示了网络的准确性，然而，除了准确性之外，我还有一堆指标正在显示。使用tensorboard显示精度需要采取什么具体步骤？我使用的是更新后的model_main.py和下面的python命令； --pipeline_config_pa
浏览 1提问于2019-02-11得票数 2
我正在使用TensorFlow对象检测API，我已经为我的用例训练了两种不同的模型(SSD-mobilenet和FRCNN-inception v2)。目前，我的工作流程如下：
获取输入图像，使用SSD检测特定对象。用步骤1生成的边框裁剪输入图像，然后将其调整为固定大小(例如200×300)。将这幅裁剪和调整大小的图像<
浏览 5提问于2020-01-03得票数 4
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我一直在使用dlib库来检测人脸，在Python和DotNet包装器上都进行了测试。两者都产生了同样奇怪的问题:差(图像质量低，光线差，等等)从互联网上提取的图像几乎总是被检测到，而从我的iPhone拍摄的高质量/高亮度的照片几乎永远不会被检测到。我完全确定，我在iPhone上拍摄的人脸比从互联网上拍摄的人脸质量更高，但无论我多少次改变我的iPhone照片的照明和相机角度
浏览 80提问于2020-12-09得票数 1
我最近正在使用tensorflow api对象检测。默认的SSD-MobileNet v1使用300x300图像作为输入训练图像，但我将以不同的值编辑图像大小，如宽度和高度。config中的纵横比代表的是锚点宽高比的真实比例，还是只针对正方形图像？
浏览 3提问于2018-08-23得票数 0
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是否可以通过视频对象检测得到被检测对象的坐标？我使用OpenCV将视频转换为图像，并使用LabelImg将边界框添加到图像中。对于输出，我希望能够读取(对于视频文件)边界框的坐标，这样我就可以获得框的中心。
浏览 14提问于2019-09-27得票数 0
我正在尝试使用tensorflow api模型ssd移动网络创建自己的自定义对象检测器，但问题是，当模型开始训练时，损失非常高，比如700-800，并且损失一直在波动，我看到相同的损失值在重复，有人能给我解释一下吗我最初训练了7000步的模型，但损失并没有减少，然后我又开始训练模型。我正在分享我新训练的截图。我已经被困在这里快两天了，真的很感谢任何人的帮助。我的训练数据集中有16482张图像，<em
浏览 48提问于2020-08-23得票数 1
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所以我想计算一下有多少人出现在facebook的头像上。通常有0到2个人(有时有4到5个人以上，但这种情况比较少见)。可以在以下位置找到示例数据集(以及使用python的几次尝试)：
-Face检测-
它通常找不到任何人(这发生在大约75%的图片)-我尝试了不同的Haar过滤器和参数。-Pedestrian检测再说一次，大多数时候它找不
浏览 2提问于2017-04-05得票数 1
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