object-detection

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在大多數對象檢測神經網絡，我們使用一些預處理，一個操作是縮小圖像的大小，但是當我們減少圖像大小，我們失去了像素和特徵，我想知道是否有某種方法可以在不減小尺寸的情況下處理巨大的圖像？感謝，

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我一直在嘗試做四周檢測和本地化，我的目標是有一個強大的方法來獲得四角形（矩形）的4個點，所以我可以將投影變換應用於圖像，然後將其附加到源圖像。我已經嘗試了經典的opencv輪廓方法，並且還使用hough變換來查找線條，然後計算交叉點，這兩種方法在將其應用於現實生活圖像時無法使用。所以我轉向CNN尋求幫助，但目前我還沒有發現任何一個嘗試使用CNN來解決這個簡單的問題。我的第一次嘗試是使用最先進的

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深度網絡如何接受物體檢測中不同尺度的圖像？

使用MatConvNet構建的網絡接受不同比例的圖像並對其進行評估。例如： - %img is an image of size 730*860*3 %net is loaded DagNN obj scales = [-2 -1 0 0.5 1] for s = 2.^scales img = imresize(raw_img, s, 'bilinear'); img

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如何獲取YOLO對象檢測中邊界框的座標？

我需要使用YOLO對象檢測來獲取上述圖像中生成的邊界框座標。

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使用移動攝像頭的物體檢測

我知道，使用移動物體和固定攝像頭，通過減去以前和當前攝像頭幀可以輕鬆檢測物體。當相機在場景中自由移動時，也可以檢測移動物體。但是有可能用相機在物體周圍旋轉來檢測靜止物體嗎？相機的移動是預定義的，並且相機僅限於物體周圍的指定路徑。

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錯誤而測試Tensorflow對象檢測

我已經試過提到@https://github.com/tensorflow/models/blob/master/object_detection/g3doc/installation.md 雖然在文章的最後一步中提到測試安裝object_detection模型安裝的所有步驟，我得到下面的錯誤。 ERROR: test_create_ssd_mobilenet_v1_model_from_conf

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物體識別與檢測與分類？有什麼不同？

我不知道這是否正確的stackexchange論壇在哪裏問這個問題，請讓我知道如果不是這樣的話。我正在開發一個應用程序，它給出一個輸入圖像，其中包含一幅繪畫作爲輸入，它能夠告訴你繪畫的標題。一個類似的情況是：給定一個包含建築物的輸入圖像，返回的結果是建築物的名稱。這是什麼類型的應用程序？首先，我會說「圖像分類」。我不是計算機視覺方面的專家，但我一直認爲「圖像分類」就像「給出一張圖像，告訴我這張

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分類器正常工作，但檢測失敗

我正在開發一個項目，檢測人員並確定他是否戴着一副防護眼鏡。現在我使用傳統的HOG特徵來基於達拉爾算法檢測人體。在我測試我的數據（％80數據用於訓練和20％用於測試）後，我的應用程序給了我一個這樣的混淆矩陣： confusion matrix。結果似乎是不錯的，但是當我用我的檢測器來檢測的人，這讓我對這樣的結果： result of human detection。探測器即使是在其他圖片請問是

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咖啡火車上的錯誤

everyone.I'''''''''c'f要使用咖啡來訓練一個5級的偵測任務，「SSD：Single Shot MultiBox Detector」，所以我將num_classes從21更改爲6.但是，錯誤：「檢查失敗：num_priors_ * num_classes_ ==底部[1] - >頻道（）（52392與183372）先驗必須匹配可信度的預測數數。」我能理解這個錯誤，我發現523

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健壯的人臉檢測，也可以檢測人臉輪廓。

我試圖尋找人臉檢測NeuralNets/libs /工具（沒有matlab）是強大的檢測（不識別）的面孔，但不需要雙眼和滿嘴找到臉。換句話說，它也應該在配置文件中檢測臉部。此外，是否有用於包含「Face」類的對象檢測任務的任何大圖像數據集。任何人有任何主角？（同樣的問題與車牌檢測（不再識別，再次））