object-detection

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如何在Tensorflow Object Detection API中獲得預測值的百分比？

我已經使用object_detection_tutorial.ipynb來顯示物體檢測器與預測值的百分比，但變量num_detections是TensorVariable如Tensor("num_detections:0", dtype=float32)，所以我如何打印預測值的百分比？

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Java Tensorflow服務預測客戶端太慢

我創建了一個tensorflow對象檢測模型並使用tensorflow服務。我創建了一個python客戶端來測試服務模型，並且需要大約40ms的時間來接收所有的預測。 t1 = datetime.datetime.now() result = stub.Predict(request, 60.0) # 60 secs timeout t2 = datetime.datetime.now()

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在Python中存儲多個邊界框作爲列表

我正在編寫一個代碼，從圖像中提取邊界框，然後使用地面真實註釋計算IoU。對於預測和基本事實的我的邊界框座標是以列表形式[xmin，ymin，xmax，ymax]。我寫了一個for循環，它從字典中提取邊界信息，然後將它存儲在一個列表中。 box = v7wpoint.boxidtobox[answer_boxid] for key in box: # print key xmi

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有沒有辦法在Tensorflow Object Detection API中顯示特徵映射？

有很多的圖像，顯示與神經網絡處理的圖像提取的特徵，像這樣的：有沒有顯示這些圖像與Tensorflow目標檢測API的方法嗎？我想將它們用於報告，我發現看到與我的模型真正相關的功能來檢測數據集中的對象是很有趣的。

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Google對象檢測API：TotalLoss中的波動

我正在使用Google Object Detection API和我自己的數據集。大多數經過50K步後，它開始以60％的精度收斂。我認爲它一般工作正常。但是，如果您查看TotalLoss圖形或一般所有損失圖形，它會波動很多。它看起來像這樣：可能是什麼原因呢？這是否正常？如果不是什麼解釋。偶爾，我在示例圖像中看到一些邊界框在一個區域中加倍，這是爲什麼？

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對象檢測API - eval在火車之前結束（給出部分步驟精度）

我在我的500圖像數據集（eval圖像=數據集的10％）上使用tensorflow對象檢測API訓練SSD + mobilenet。我跑了訓練，然後使用gcloud進行評估。培訓過程耗時7小時，評估過程僅需45分鐘。運行張量流顯示所有步驟（200K）的損失圖表，但精度（來自eval過程）僅高達45K步驟。爲什麼會發生這種情況？我如何衡量我的訓練課程的精確度？再次運行eval過程會做什麼工

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有沒有辦法限制現有的TensorFlow對象檢測模型？

在GitHub的tensorflow/models回購上，他們提供了五個預先訓練好的模型用於物體檢測。這些模型是在COCO數據集上訓練的，可以識別90個不同的對象。我需要一個模型來檢測人，而不是別的。我可以將代碼修改爲僅在人物上打印標籤，但它仍然會查找其他89個對象，這比查找一個對象需要更多的時間。我可以訓練自己的模型，但我寧願能夠使用預先訓練好的模型，而不是花很多時間來訓練我自己的模型。

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如何訓練TensorFlow（或Keras或Caffe）模型來檢測物體及其與相機的距離？

我有標記的圖像，只有一個類（汽車），並從相機在拍攝照片的瞬間各自距離1000的數據集。我想訓練一個TensorFlow（Keras或Caffe示例也可以）模型來檢測其他車輛（我已經知道如何），但是也儘量準確地預測它們與攝像頭的距離給出從數據集中學到的東西。有什麼想法？謝謝！

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的WebRTC無法從以下鏈接JS-objectdetect的

運行的例子： http://mtschirs.github.io/js-objectdetect/examples/example_sunglasses.htm 但在運行它會顯示一個提示「的WebRTC不可用」嘗試啓用的WebRTC from chrome：// flags /並且在命令下運行： chrome.exe --enable-logging --vmodule=*/webrtc/*=

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如何在Tensorflow對象檢測中爲自定義標籤創建tfrecord？

我正在嘗試將tensorflow對象檢測API用於自定義圖像分類。收集圖像並從labelimg創建csv後，我嘗試生成TfRecord。但每次我運行，將會返回錯誤的程序 C:\>python generate_tfrecord.py --csv_input=data/train _labels.csv --output_path=data/train.record Traceback (mos