object-detection

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    我正在從Tensorflow對象檢測模型動物園訓練ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型。 我的數據集是衛星圖像,我的目標是檢測圖像中的車輛。 但是,培訓失敗與python內存問題。我正在使用CPU進行培訓,我的Windows 10機器有32 GB RAM。用於培訓的TF記錄文件大小爲1.7 GB。 我無法檢測這種故障的原因。 請幫忙。

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    我試圖使用圖像編輯器(如MS繪畫或paint.net)繪製具有固定顏色的邊界框(如純紅色與RGB = 255 ,0,0),然後通過查找具有此RGB值(或BGR值爲0,0,255)的像素,然後在python中加載圖像(例如opencv imread),以便我可以創建用於對象檢測目的的標籤。 但是,保存並加載圖像後,我看不到具有此類RGB或BGR值的任何像素。相反,這些像素是在一個值範圍內,這可能與我

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    已經enyone嘗試每個類的位置更快rcnn的影響? 如果我的列車數據有一個對象類總是在框架的一個區域,比方說在圖像的右上角,評估數據集上我有一個圖像,這個對象在其他區域,左下, 更快的RCNN能夠處理這種情況? 或者,如果我想我的網絡找到的所有類的所有我需要在訓練集,涵蓋所有領域提供例如框架方面的?

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    我有一個基於CNN的物體檢測器在WIDER Face數據集上進行了訓練。它可以成功檢測給定圖像中的人臉。 現在,我試圖在雲,房屋等中檢測抽象的面孔和簡約的臉型,但沒有成功。最初,我認爲基於神經網絡的物體檢測器會以某種方式推廣,並且我可以降低檢測閾值來檢測這種模式,但是這種方案並不奏效。 除了收集和標註這樣的訓練樣例(面部樣式)來解決這個問題之外,還有其他方法嗎?

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    我有一個在本地工作的tensorflow對象檢測API的小實例。一切看起來不錯。我的目標是使用他們的腳本在Google機器學習引擎中運行,我之前已經廣泛使用它。我正在關注這些docs。 聲明一些相關的變量 declare PROJECT=$(gcloud config list project --format "value(core.project)") declare BUCKET="gs:

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    我試圖訓練形狀預測器,並面臨一個問題,add_overlay函數是必需的68分中的5分。那麼,我怎樣才能添加一個覆蓋46點? 這是代碼,它與文檔中的example幾乎相同。 #!/usr/bin/python import os import sys import glob import dlib from skimage import io if len(sys.argv)

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    系統信息 OS平臺及分銷:WINDOWS 10 64位 從(來源或二進制)TensorFlow安裝:二進制 TensorFlow版本:1.4.0 Python版本3.5.2(V3.5.2:4def2a2901a5,2016年6月25日,22時18分55秒) GPU:NVIDIA的GeForce 755M 2GB CPU:英特爾x64-64的Intel Core i5-4200M @ CPU 2.5

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    在我用tensorflow對目標檢測API進行一些研究的那一刻。爲此,我跟着這個教程: https://www.oreilly.com/ideas/object-detection-with-tensorflow 本教程介紹瞭如何從圖像也PASCAL VOC XML標籤文件tfrecord。以及開始使用對象檢測API。 要生成我修改了一些代碼,從引用的浣熊庫在GitHub上那些tfrecords:

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    我試圖實現Tensorflow對象檢測API示例。我正在關注sentdex視頻。示例代碼運行良好,它還顯示用於測試結果的圖像,但未顯示檢測到的對象周圍的邊界。只是平面圖像顯示沒有任何錯誤。 我使用此代碼:This Github link。 這是運行示例代碼後的結果。 沒有任何檢測的另一圖像。 什麼我錯過這裏?代碼包含在上面的鏈接中,並且沒有錯誤日誌。 按照該順序的框,分數,類別,數量的結果。 [[

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    如何繪製邊界框而不使用tensorflow object-detection api中的歸一化座標?在object_detection_tutorial.ipynb中,我注意到默認座標是在標準化座標中,框的形式是[xmin,ymin,xmax,ymax]以及如何將它們轉換爲[image_length xmin,image_width ymin,image_length xmax,image_wid