object-detection

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저는 WIDER 얼굴 데이터 세트에서 CNN 기반의 객체 탐지기를 교육 받았습니다. 그것은 주어진 이미지에서 인간의 얼굴을 성공적으로 탐지 할 수 있습니다. 이제 클라우드, 하우스 등에서 추상적 인 얼굴과 미니멀리스트 얼굴 패턴을 감지하려하지만 성공하지 못했습니다. 처음에는 신경 네트워크 기반의 개체 탐지기가 어떻게 든 일반화 될 것으로 생각했으며 이러한

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원하는 수의 오버레이를 추가하는 방법은 무엇입니까?

모양 예측자를 훈련하려고하는데 add_overlay 함수가 필요하다는 문제에 직면했습니다. 68 점 중 5 점입니다. 그렇다면 46 점의 오버레이를 어떻게 추가 할 수 있습니까? 여기 코드입니다. 문서의 example과 거의 같습니다. #!/usr/bin/python import os import sys import glob import dlib

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Tensorflow 개체 검색 API RCNN이 CPU 속도가 느립니다. 분당 1 프레임

tensorflow 개체 검색 API에서 로컬로 숙련 된 모델을 사용하고 있습니다. faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco_11_06_2017 체크 포인트를 사용하고 있습니다. 나는 1 개 클래스 모델을 재교육 내가 다른 얕은 모델, 제가 보는 것보다 RCNN are more than 100x faster에 대한보고

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tensorflow 개체 탐지 API train.py는 CPU를 사용하는 교육 만 마칠 때까지 얼마나 걸립니까?

저는 기계 학습의 초보자입니다. 최근에 Tensorflow object detection API을 사용하여 기계 학습 응용 프로그램을 성공적으로 실행했습니다. 내 데이터 세트는 300 * 300 해상도의 200 이미지입니다. 그러나이 훈련은 2 일 동안 진행되었지만 아직 완료되지 않았습니다. 나는 훈련을 완료하는 데 얼마나 걸릴까요? 현재 글로벌 단계 90

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Google의 객체 감지 API에서 깊이 배율로 회침

Google의 객체 감지 API를 사용하여 교육하는 동안 설정 파일에서 depth_multiplier 변수를 혼란에 빠뜨린 사람이 있습니까 ?? 이 변수 (기본값은 1.0)의 값을 변경하면 이미 제공된 사전 훈련 된 모델에서 미세 조정을 사용할 수 없습니다. 나 맞아? 미리 감사드립니다.

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Tensorflow 개체 검색 API - 이것을 통해 마스크 R-CNN을 어떻게 구현합니까?

Tensorflow Object Detection API의 코드에는 Mask R-CNN에 대한 몇 가지 참조가 있지만 문서에는 언급되어 있지 않습니다. 이 API를 통해 마스크 R-CNN을 훈련/실행하는 것이 가능합니까? 그렇다면 어떻게해야합니까?

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물체 감지 : 추론

내보내기/가져 오기에 오류가 나는 기계 학습의 초보자이고 나는 나에게 model.ckpt 파일을 준 모델을 훈련을 완료했다 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/object_detection/g3doc/exporting_models.md 현재 다음 링크에 주어진 튜토리얼을 따라하려고 내가 오류 파일을 검사

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tensorflow 일부 기차 단계 후 OOM 객체 감지 API를 사용할 때

Google 객체 감지 API를 사용하여 자체 객체 감지 모델을 사용합니다. 이 모든 것이 정상이며 훈련입니다. 2017-10-24 17:40:50.579603: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:940] Found device 0 with properties: name: GeForce GTX 10

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우분투에 Caffe 및 SSD 설치, 설치 여부를 아는 방법? 좋아

는 그래서 난 CAFFE 성공적으로 를 설치하고 난 파이썬 입력 할 때 : 그것은 성공적으로 가져하지만입니다 python3 import caffe 을 그 내가 단일 샷 검출기가 아니면 다른 뭔가, 내가 전체 검색 한 의미 전날 7 일? https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd, 당신이 경우에 (즉, "이것은 Perm

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KITTI (이상한 종횡비)에서의 물체 감지

높이 370 ~ 1240의 이상한 종횡비를 가진 KITTI 데이터 세트의 물체 감지기를 훈련시키고 있습니다. 모델 동물원에서 모델을 미세 조정하기 시작한 후에 좋은 탐지를 얻을 수 없습니다. 샘플 coco configs를 가져 와서 이미지 이미지 크기 인수를 입력 이미지 크기로 변경하고 클래스 수를 4로 변경했습니다. 자습서의 지시에 따라 데이터 세트의 T