object-detection

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我們使用YOLO Darknet進行物體檢測。我們使用Python3，tensorflow 1.0，numpy，opencv 3.使用yolo.weight進行檢測。按照以下鏈接給出： https://github.com/thtrieu/darkflow#cameravideo-file-demo 當我們在視頻上運行它時，它同時檢測到所有不需要的對象？請指導我們如何才能檢測到具體的類名稱進行搜

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使用Keras進行目標檢測：快速R-CNN或YOLO的簡單方法

這個問題可能已被回答，但我沒有找到一個簡單的答案。我創建了一個使用Keras對Simpsons字符進行分類的小網絡（dataset here）。我有20個類，並提供一個圖像作爲輸入，我返回字符名稱。這很簡單。我的數據集包含圖片中帶有主要字符的圖片，並且只有字符的名稱作爲標籤。現在我想添加一個對象檢測問題，即在圖片中的字符周圍繪製邊界框並預測它是哪個字符。我不想使用滑動窗口，因爲它非常慢。所以我

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在kera的張力板上顯示分類圖像

我在google post的宣傳對象檢測API中看到了張力板的很好的功能。它們顯示在訓練示範圖像分類：是否有可能調整keras回調（https://keras.io/callbacks/#tensorboard）重現呢？

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Object_detection實現細節

我想了解最近發佈的object_detection模型是如何準備在Tensorflow中使用的，其長期目標是修改其中一個元架構。有沒有關於如何實現元架構（比如更快的R-CNN或SSD）的書面文章，或者正在閱讀代碼是找出問題的唯一方法？特別是，我瞭解這些元架構是如何定義的（如相關論文中所述），但我不明白它們是如何在Tensorflow中實現的。即使是非常高層次的概述，描述流程如何在這種情況下（或

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如何在Tensorflow對象檢測API中評估預訓練模型

嘗試使用最近發佈的Tensorflow對象檢測API，並想知道如何評估他們在模型動物園中提供的預訓練模型之一？恩。我怎樣才能獲得該預訓練模型的mAP值？因爲他們所提供的script似乎使用檢查點（根據自己的documentation）我一直試圖使該指出，在他們的模型動物園提供model.ckpt.data-00000-of-00001模型的檢查點愚蠢的副本，但eval.py沒」那樣。 check

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如何在tensorflow的對象檢測API的評估集上獲取檢測框？

我正在使用最近發佈的Tensorflow的API進行對象檢測，在我自己的數據集上使用Resnet 101上的更快的RCNN。它似乎在驗證數據上進行訓練和評估，但我希望是否有一種方法可以獲取/存儲Eval集中所有圖像的邊界框，文件中，或者也可以獲取位於源代碼中的位置，可以獲得具有圖像名稱的預測邊界框。

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相對於肩部的眼睛距離

我正在尋找一種方法來確定圖像中人的肩部和眼睛之間的距離。起初，我試圖在opencv中使用哈爾級聯來檢測眼睛的位置，這很好。但是，我找不到任何方法來檢測肩膀。我認爲爲我自己的肩膀探測模型提出自己的訓練集會需要很多工作，所以我想知道是否有更簡單的方法來做到這一點。

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OpenPose圖書館 - 構建發行問題

我們正在試圖安裝並運行OpenPose庫中找到一個演示在Github上： https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.md#manual-compilation 與安裝來自Caffe和所有先決條件，這樣做，但在執行安裝我們得到以下errror命令： CXX example

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怎麼辦PascalVoc評估與谷歌的目標檢測API

我與新Google object_detection api我自己的數據集工作在配置文件中有場eval_config和eval_input_reader，但我不知道如何使他們的工作。我還發現，在tensorflow /模型/ object_detection /文件eval.py一個文件，它似乎運行評價，但我並不完全瞭解這些ARG遊戲： ./eval \ --logtostderr

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Tensorflow SSD-Mobilenet模型使用transform_graph進行量化後精度下降

我正在研究最近發佈的用於對象檢測的「SSD-Mobilenet」模型。從以下位置下載的模型：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md 從網站下載的凍結圖形文件正常工作，但是在量化之後精度顯着下降（主要是隨機預測）。我建立tensorflow R1.