object-detection

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    系统信息 OS平台及分销:WINDOWS 10 64位 从(来源或二进制)TensorFlow安装:二进制 TensorFlow版本:1.4.0 Python版本3.5.2(V3.5.2:4def2a2901a5,2016年6月25日,22时18分55秒) GPU:NVIDIA的GeForce 755M 2GB CPU:英特尔x64-64的Intel Core i5-4200M @ CPU 2.5

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    在我用tensorflow对目标检测API进行一些研究的那一刻。为此,我跟着这个教程: https://www.oreilly.com/ideas/object-detection-with-tensorflow 本教程介绍了如何从图像也PASCAL VOC XML标签文件tfrecord。以及开始使用对象检测API。 要生成我修改了一些代码,从引用的浣熊库在GitHub上那些tfrecords:

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    我试图实现Tensorflow对象检测API示例。我正在关注sentdex视频。示例代码运行良好,它还显示用于测试结果的图像,但未显示检测到的对象周围的边界。只是平面图像显示没有任何错误。 我使用此代码:This Github link。 这是运行示例代码后的结果。 没有任何检测的另一图像。 什么我错过这里?代码包含在上面的链接中,并且没有错误日志。 按照该顺序的框,分数,类别,数量的结果。 [[

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    如何绘制边界框而不使用tensorflow object-detection api中的归一化坐标?在object_detection_tutorial.ipynb中,我注意到默认坐标是在标准化坐标中,框的形式是[xmin,ymin,xmax,ymax]以及如何将它们转换为[image_length xmin,image_width ymin,image_length xmax,image_wid

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    我正在从Tensorflow对象检测模型动物园训练ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型。 我的数据集是卫星图像,我的目标是检测图像中的车辆。 但是,培训失败与python内存问题。我正在使用CPU进行培训,我的Windows 10机器有32 GB RAM。用于培训的TF记录文件大小为1.7 GB。 我无法检测这种故障的原因。 请帮忙。

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    我试图使用图像编辑器(如MS绘画或paint.net)绘制具有固定颜色的边界框(如纯红色与RGB = 255 ,0,0),然后通过查找具有此RGB值(或BGR值为0,0,255)的像素,然后在python中加载图像(例如opencv imread),以便我可以创建用于对象检测目的的标签。 但是,保存并加载图像后,我看不到具有此类RGB或BGR值的任何像素。相反,这些像素是在一个值范围内,这可能与我

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    已经enyone尝试每个类的位置更快rcnn的影响? 如果我的列车数据有一个对象类总是在框架的一个区域,比方说在图像的右上角,评估数据集上我有一个图像,这个对象在其他区域,左下, 更快的RCNN能够处理这种情况? 或者,如果我想我的网络找到的所有类的所有我需要在训练集,涵盖所有领域提供例如框架方面的?

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    我有一个基于CNN的物体检测器在WIDER Face数据集上进行了训练。它可以成功检测给定图像中的人脸。 现在,我试图在云,房屋等中检测抽象的面孔和简约的脸型,但没有成功。最初,我认为基于神经网络的物体检测器会以某种方式推广,并且我可以降低检测阈值来检测这种模式,但是这种方案并不奏效。 除了收集和标注这样的训练样例(面部样式)来解决这个问题之外,还有其他方法吗?

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    我有一个在本地工作的tensorflow对象检测API的小实例。一切看起来不错。我的目标是使用他们的脚本在Google机器学习引擎中运行,我之前已经广泛使用它。我正在关注这些docs。 声明一些相关的变量 declare PROJECT=$(gcloud config list project --format "value(core.project)") declare BUCKET="gs:

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    我试图训练形状预测器,并面临一个问题,add_overlay函数是必需的68分中的5分。那么,我怎样才能添加一个覆盖46点? 这是代码,它与文档中的example几乎相同。 #!/usr/bin/python import os import sys import glob import dlib from skimage import io if len(sys.argv)