object-detection-api

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在TensorFlow對象檢測API中，有沒有可能獲得其他形狀的識別對象而不是矩形？例如，當我教計算機識別森林時，大多數情況下，獲得某種多邊形而非矩形應該更有用。其他的事情是例如河，但多邊形似乎比線更容易。

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爲什麼Tensorflow Object Detection API只檢測到第一個類，而忽略其餘的？

我在我自己的數據集上運行了一個快速測試ODA。我注意到它只能檢測一個類，就好像只有一個類一樣！這裏是它檢測到正確的類的實例： Example classes=[[ 1. 1. 2. 2. 1. 2. 1. 2. 1. 2. 2. 1. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 1. 2. 1. 2. 1. 1. 2. 1. 2. 1. 2. 2. 2. 2.

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使用tensorflow對象檢測API進行性別識別

我可以使用tensorflow對象檢測API進行性別識別嗎？我想訓練SSD_mobile網絡進行性別識別和檢測。我改變標記圖，以： item { id: 1 name: 'man' } item { id: 2 name: 'woman' } 和num_classes = 2 我附加到training_loss = 8，但是當我喂圖像到網絡來測試

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Tensorflow對象檢測API無效參數：元組中的形狀不匹配16.期望[1，？，？，3]，得到[1,182,322,4]

這是從this Github issue開始的後續問題。長話短說，我試圖用我自己的數據集來使用Tensorflow Object檢測API。一切都工作得很好，直到突然它與以下錯誤消息墜毀： ... INFO:tensorflow:global step 10635: loss = 0.3392 (0.822 sec/step) INFO:tensorflow:global step 10636