object-detection

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我正在使用Tensorflow's object detection API構建RCNN檢測網絡。我的目標是檢測戶外視頻中動物的邊界框。大多數框架沒有動物，只有動態背景。大多數教程都側重於培訓自定義標籤，但未提及負面訓練樣本。這些類別的檢測器如何處理不包含感興趣對象的圖像？它只輸出一個低概率，還是會強制嘗試在圖像中繪製邊界框？我目前的計劃是在opencv中使用傳統的背景減法來生成潛在的幀並將

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Tensorflow對象檢測問題

我正在嘗試使用Tensorflow faster_rcnn_resnet101模型來檢測642 * 481圖像中的多個對象。我嘗試了兩種方法，但沒有得到滿意的結果。 1）通過這種方式，我從訓練圖像（訓練圖像可能與642 * 481測試圖像的尺寸不同）中裁剪出物體（50 * 160矩形）。我使用這些裁剪圖像來訓練faster_rcnn_resnet101。如果測試集也是相同尺寸的裁剪圖像，看起來效果

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如何在會話中運行多個圖形 - Tensorflow API

Tensorflow API提供了一些預先訓練模式，使我們能夠與任何數據集訓練他們。我想知道如何初始化和一個tensorflow會話中使用多個圖形。我想在兩個圖中導入兩個訓練好的模型，並將它們用於對象檢測，但我在嘗試在一個會話中運行多個圖時丟失了。是否有任何特定的方法在一個會話中使用多個圖表？的另一個問題是，即使我創造了2個不同的圖形兩個不同的會話，並嘗試與他們一起工作，我最終得到類似的結果

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如何檢測除了coco數據集之外的對象？

我正在使用本教程中提供的coco數據集的tensorflow異議檢測API。如果我使用API來檢測自定義對象，如何「添加」到從coco數據集中檢測到的對象列表中？有沒有合併的方法？

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計算兩個旋轉橢圓的交集/並集？

我看到在SE和其他地方計算交點&聯合的一些帖子，但我有兩個任意的橢圓：旋轉，翻譯，不同的半長軸& semiminor軸。有沒有人有建議計算他們的交叉口工會值？我正在使用OpenCV & Python，因爲它值得。如果我/我們不能想出任何聰明和快速的東西，那麼我將使用基於掩碼的方法，我只需定義一個零數組，然後用1填充第一個定義的區域橢圓，併爲第二個橢圓加1，然後我就知道聯合是數組非零的任何地方

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固定式mobilenet訓練模型與自定義數據只能識別短距離圖像

我已經用Tensorflow對象檢測API（ssd_mobilenet_v1模型）與自定義數據集（加菲貓圖像），並引用它在Tensorflow上可用的android示例應用程序中訓練模型庫。應用程序只能檢測到距離小於或等於20釐米的圖像。您是否有任何線索可以改善模型以在更遠的距離（大約30釐米或更多）進行識別？我不知道這個限制與我正在使用的輸入大小有關（用300x300和68x68的圖像進行測

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ARcore檢測牆

我正在查看Android的新ARCore庫。它具有檢測水平表面的方法，但沒有檢測垂直表面或牆壁的方法。我實際上是試圖讓示例應用程序檢測牆壁，但我有很多問題。有沒有一種方法可以在本地或非本地檢測ARCore中的垂直曲面？

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用於兩級檢測的更改SSD網絡（Single Shot Multibox Detector）

我已經使用此鏈接：https://github.com/albanie/wider2pascal將Widerface數據集註釋更改爲Pascalvoc格式，因爲SSD網絡最初是爲PascalVoc數據集編寫的。現在我們要運行SSD網絡。我們應該如何將SSD更改爲兩個類別檢測？代碼很複雜，我們很困惑哪些行應該改變。請幫助我們。

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Keras中的SSD實施訓練在幾次迭代之後停止，沒有任何輸出或錯誤

經過第一次迭代的幾次迭代後，訓練過程停止，沒有任何輸出或錯誤消息。在Keras SSD實現從https://github.com/rykov8/ssd_keras base_lr = 3e-4 #optim = keras.optimizers.Adam(lr=base_lr) optim = keras.optimizers.RMSprop(lr=base_lr) #optim = ker

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TensorFlow對象檢測其他形狀的分類

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。