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Tensorflow 개체 감지 모듈에서 경계 상자의 글꼴 크기를 늘리는 방법은 무엇입니까?

나는 ('arial.ttf'30) visualization_utils.py 글꼴 = ImageFont.truetype에 draw_bounding_box_on_image() 안에 기본 크기 24에서 30로 를 글꼴 크기를 증가하지만 여전히 글꼴했다 크기가 변경되지 않습니다.

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tensorflow에서 분류되지 않은 객체에 대한 클래스를 만드는 방법은 무엇입니까?

안녕하세요 저는 두 개의 클래스 개와 고양이로 CNN을 구축했습니다. 저는이 훈련을 받았으며 지금은 개와 고양이 이미지를 분류 할 수 있습니다. 그러나 만약 내가 새로운 분류되지 않은 객체를위한 클래스를 소개하고자한다면? 예를 들어, 네트워크에 꽃 이미지가 있으면 네트워크가 잘못 분류됩니다. 새 분류되지 않은 개체에 대한 세 번째 클래스로 내 네트워크를 구

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Tensorflow 개체 검색 API Kitti 데이터 집합 오류 : Tensor의 NaN 값이

며칠 동안 고민 중입니다. 기본적으로 tensorflow의 객체 감지 API로 교육을 시작하면 자습서 너구리 탐지의 데이터를 사용하면 완벽하게 작동하므로 하나의 반복을 수행하고 오류가 발생합니다. 이미 하나의 클래스 만 사용하거나 여러 개의 다른 이미지를 사용하고 체크 된 이미지 만 사용하여 너구리 자습서와 동일한 모든 것을 사용했습니다. 감사합니다. 오류

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TensorFlow 객체 탐지 API에서 SSD 모델을 사용하여 애완 동물 예제의 정확성이 기대됩니까?

기본 파이프 라인 구성 (ssd_inception_v2_pets.config) 및 사전 계획된 v2 COCO 모델을 사용하고 있습니다. TensorBoard에서 손실은 계속 줄어들지 만 평균 정밀도는 나아지지 않습니다. SSD에 대한 시작 v2를 사용하여 비슷한 실험을 한 사람이 있습니까? 너의 경험은 뭐니?

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TF 객체 감지 API를 사용하여 다른 객체에 묶여있는 객체를 감지 할 수 있습니까?

이것의 분리입니다 thread TF 개체 검색 API를 사용하여 1이 묶여 있거나 묶여있는 두 개체를 검색 할 수 있습니까? Ex. 얼굴 대 사람 - 얼굴이 사람의 범위 내에 있음

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전송 학습이 불균형 데이터 세트의 문제를 해결합니까?

불균형 데이터 세트가 분류 결과에 중대한 영향을 줄 수있는 방법을 읽었지만 객체 감지를위한 전송 학습 접근법 (SSD와 같은)을 사용하면 좋은 결과를 얻기 위해 데이터 세트의 균형을 유지할 필요가 없는지 확인하십시오.

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경계 상자 반환 좌표 Google의 객체 감지 API

Google의 객체 감지 API의 추론 스크립트를 사용하여 생성 된 경계 상자의 좌표를 어떻게 얻을 수 있습니까? 나는 printing box [0] [i]가 이미지에서 i 번째 탐지의 예측을 반환한다는 것을 알고 있지만 반환 된 숫자의 의미는 정확히 무엇입니까? xmin, ymin, xmax, ymax를 얻을 수있는 방법이 있습니까? 미리 감사드립니다.

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Tensorflow 배치 크기를 변경할 때 객체 감지 패키지 오류가 발생했습니다.

tensorflow에 새로 릴리스 된 객체 감지 API를 사용하려고합니다. 튜토리얼에서 샘플 교육 프로그램을 사용했습니다. 즉, 애완 동물 데이터 세트에서 FRCNN-Resnet 모델을 미세 조정했습니다. 하나의 GPU 만 사용하면 일괄 처리 크기를 1보다 큰 값 (기본값은 1)으로 변경하면 항상 오류 메시지가 표시됩니다. 오류 메시지는 다음과 같습니다.

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단발 멀티봇 탐지기 실행

여기에서 얼굴 검출을위한 더 넓은면의 데이터 세트로 tensorflow/ssd_vehicle_detection을 실행합니다 (https://github.com/balancap/SDC-Vehicle-Detection). 기차 명령을 tfrecords을 만들고 쓰기 후에 나는이있어 : 정보 : tensorflow : 세션 시작 정보 : tensorflow :

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이미지 분류/감지 - 실제 생활에서 사용되는 물체 대 재고 사진 이미지?

교육 검색 모델을 사용할 때 실제 사진에서 동일한 객체의 이미지보다 재고 사진의 형식이 더 좋습니다 (즉, 정확도/mAP가 더 높음)?