固定式mobilenet訓練模型與自定義數據只能識別短距離圖像

我已經用Tensorflow對象檢測API（ssd_mobilenet_v1模型）與自定義數據集（加菲貓圖像），並引用它在Tensorflow上可用的android示例應用程序中訓練模型庫。應用程序只能檢測到距離小於或等於20釐米的圖像。固定式mobilenet訓練模型與自定義數據只能識別短距離圖像

您是否有任何線索可以改善模型以在更遠的距離（大約30釐米或更多）進行識別？

我不知道這個限制與我正在使用的輸入大小有關（用300x300和68x68的圖像進行測試），或者需要任何自定義數據增強來改善這一點。

來源

2017-10-10 Flavio Oliveira

已知SSD模型在小物體上的性能較差。您是否嘗試過使用我們的FasterRCNN模型之一來查看結果是否可接受？

來源

2017-10-11 18:34:53

實際上，我首先嚐試了SSD模型，因爲tensorflow庫上提供了演示項目（android樣本）。該示例與ssd移動網絡正常工作。你知道我是否在該示例應用程序上使用了FasterRCNN模型，它需要對源代碼進行很多更改才能使其工作？我在問你，因爲那個代碼對我來說有點黑盒子。也許我需要從圖中改變一些輸入/輸出節點來使它工作。謝謝你的幫助！ –

固定式mobilenet訓練模型與自定義數據只能識別短距離圖像

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