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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imwrite和/或imread在python opencv後的圖像像素值

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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列車中的對象位置是否會影響更快的RCNN？

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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使用基於CNN的人臉檢測器檢測臉部圖案

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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在雲計算機學習引擎上運行時，Tensorflow對象檢測train.py失敗

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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如何添加所需數量的點的疊加？

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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谷歌雲平臺培訓問題

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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TF - 帶有地面真值盒的物體檢測

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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Tensorflow對象檢測API中沒有檢測到什麼

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張量流對象檢測api中的歸一化座標

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