0
A
回答
0
我建議不要一次使用整個圖像,而應使用重疊的滑動窗口拍攝圖像作物。您還需要標註莊稼。
相關問題
- 1. 物體識別/圖像分類模型
- 2. 流媒體圖像文物
- 3. 物體檢測在圖像
- 4. 物體檢測圖像
- 5. Android作物圖像大小
- 6. 獲取物體的位置和大小在二值圖像
- 7. 穀物圖像分割
- 8. 如何檢測圖像上的物體
- 9. 圖像中物體的顏色檢測
- 10. 識別拍攝圖像中的物體
- 11. 圖像中物體的邊界框Matlab
- 12. 檢測圖像中的物體
- 13. 獲取圖像中物體的尺寸
- 14. 流體作物調整大小調整圖像
- 15. 按顏色分類的Matlab圖像分類
- 16. 分選物體
- 17. 按百分比大小的圖像按鈕
- 18. 圖像分類:從圖像
- 19. 減小位圖圖像的物理大小?
- 20. 類似物體
- 21. 按位或物體
- 22. 基於像素的圖像分類的Tensorflow體系結構
- 23. 與圖像的幀置換檢測物體(圖像處理)
- 24. 鈦 - 圖像的作物部分
- 25. 從圖像中提取汽車(物體)
- 26. 通過圖像處理測量物體
- 27. 從圖像測量真實物體
- 28. 物體適合不影響圖像
- 29. 圖像調整大小和作物
- 30. TYPO3圖像調整大小和作物
這並不意味着我需要一些只有交通燈的數據集才能首先進行訓練?或者更具體地說 - 紅色/綠色/街道背景的數據集(即:沒有交通信號燈) –
無論如何,你將如何訓練沒有任何標記的數據? –
我確實標記了帶有紅色/綠色/無標籤的儀表板數據...沒有邊界框 –