固定式mobilenet训练模型与自定义数据只能识别短距离图像

我已经用Tensorflow对象检测API（ssd_mobilenet_v1模型）与自定义数据集（加菲猫图像），并引用它在Tensorflow上可用的android示例应用程序中训练模型库。应用程序只能检测到距离小于或等于20厘米的图像。固定式mobilenet训练模型与自定义数据只能识别短距离图像

您是否有任何线索可以改善模型以在更远的距离（大约30厘米或更多）进行识别？

我不知道这个限制与我正在使用的输入大小有关（用300x300和68x68的图像进行测试），或者需要任何自定义数据增强来改善这一点。

来源

2017-10-10 Flavio Oliveira

已知SSD模型在小物体上的性能较差。您是否尝试过使用我们的FasterRCNN模型之一来查看结果是否可接受？

来源

2017-10-11 18:34:53

实际上，我首先尝试了SSD模型，因为tensorflow库上提供了演示项目（android样本）。该示例与ssd移动网络正常工作。你知道我是否在该示例应用程序上使用了FasterRCNN模型，它需要对源代码进行很多更改才能使其工作？我在问你，因为那个代码对我来说有点黑盒子。也许我需要从图中改变一些输入/输出节点来使它工作。谢谢你的帮助！ –

固定式mobilenet训练模型与自定义数据只能识别短距离图像

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