使用多边形边界框的Tensorflow目标检测API的数据增强
是一种在目标检测任务中提高模型性能的技术。数据增强是通过对训练数据进行一系列变换和扩充，以增加数据的多样性和数量，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。
多边形边界框是一种用于表示目标位置的边界框形状，相比于传统的矩形边界框，它可以更准确地描述目标的形状，特别适用于具有复杂形状的目标。
在Tensorflow目标检测API中，数据增强可以通过以下方式实现：
- 随机缩放：通过对图像进行随机缩放，可以增加目标在不同尺度下的表现能力，提高模型的鲁棒性。
- 随机裁剪：通过对图像进行随机裁剪，可以模拟目标在不同位置出现的情况，增加模型对目标位置的鲁棒性。
- 随机翻转：通过对图像进行随机水平或垂直翻转，可以增加模型对目标在不同方向上的表现能力。
- 随机旋转：通过对图像进行随机旋转，可以增加模型对目标在不同角度上的表现能力。
- 随机亮度、对比度和色彩调整：通过对图像进行随机的亮度、对比度和色彩调整，可以增加模型对不同光照条件下的目标的识别能力。
- 随机噪声添加：通过向图像中添加随机噪声，可以增加模型对噪声环境下的目标的识别能力。
- 多边形边界框变换：通过对多边形边界框进行随机变换，可以增加模型对目标形状变化的适应能力。
使用多边形边界框的Tensorflow目标检测API的数据增强可以提高模型的性能和鲁棒性，适用于各种目标检测任务，例如人脸识别、物体检测等。
腾讯云提供了一系列与目标检测相关的产品和服务，例如腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition）和腾讯云视频智能分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）等，可以帮助开发者快速构建和部署目标检测模型。
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1回答
我知道用于训练自定义对象检测数据集的tensorflow API仅使用矩形边界框，即xmin、xmax、ymax、ymin。我还了解到，多边形边界框将极大地提高检测精度，因为它删除了边界框内的任何不必要的信息，从而提供了更好的训练数据集。我目前使用labelImg来绑定我所有的图像进行训练，它确实提供了多边形框。我的问题是，有没有办法修改tensorflow API中的代码来处理多边形框，而不仅仅是矩形框？
浏览 10提问于2017-12-25得票数 4
我是机器学习的初学者，我尝试用我自己的数据集来做我自己的对象检测。然而，如果该对象被标记为多边形形状的边界，则会更实用。然而，tensorflow对象检测API只能接受边界框。
那么，是否有可能修改API，使其能够接受多边形标记的数据集？
浏览 2提问于2017-11-07得票数 2
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如何利用tensorflow对象检测api在推理时绘制具有预测边界框的地面真实边界框？
如何计算精确度，召回率和mAP的目标检测使用固态硬盘模型与KITTI类数据集？
浏览 2提问于2018-10-20得票数 2
1回答
我想解决一个新项目，在这个项目中，我使用Tensorflow对象检测API来检测欧洲托盘()。
我的最终目标是知道我离托盘有多远，以及我与托盘的相对位置。因此，我考虑首先检测来自kinect摄像头的RGB源中的欧元托盘，然后使用其3D功能来获得到托盘的距离。
但是我该如何确定托盘的相对位置呢？我可以创建不同的类，例如一个是“前视图铺设托盘”，另一个是Side view laying pallet等，但我认为为了准确起见，我需要为每个类提供相当多的图片才能有效？比如每节课200块？
因为我的猜测是没有这样的标签数据集，但这是一个相当痛苦的我自己创建。
我能想到的另一种方法是，如果我用分段而不是边
浏览 2提问于2018-03-11得票数 0
1回答
掩码rcnn的数据注释
、、、
是否强制使用遮罩rcnn的多边形形状对图像进行注释？我还阅读了https://github.com/matterport/Mask和研究论文。似乎matterport的实现可以使用边界框和多边形作为注释。虽然我不确定。那么，我应该为我的数据集考虑边界框注释吗？或者多边形注解？ 目前，我已经在Intel的CVAT上使用边界框注释了一些图像。
浏览 36提问于2021-11-19得票数 0
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目标检测-字符
、、、、
我是目标检测的新手，我有泰米尔语字符，并且我使用CNN成功地完成了分类部分。
对于对象检测，我遵循这个示例-
我们必须创建边界框并创建注释文件，该文件包含图像中存在的对象数量和对象的(Xmin，Ymin)，(Xmax，Ymax)坐标。
在我的项目中，我有一个数据集，其中每个图像都只有一个字符
如何创建所有字符都已经在感兴趣区域中的边界框…
谢谢
浏览 3提问于2020-03-07得票数 1
3回答
YOLO目标检测模型？
、、、
目前，我正在阅读Yolo9000模型"“，我对该模型如何预测目标检测的边界框感到非常困惑，我用Tensorflow做了许多例子，其中大多数都是我们给模型”图像和图像的标签“。
我的问题是: 1-我们如何将边界框而不是标签传递给模型? 2-模型如何知道许多框属于一个图像？
浏览 0提问于2017-03-29得票数 1
我使用了tensorflow API来使用这里描述的过程- 来检测吉尼斯竖琴。
我有很好的结果，每当图像上的标志清晰的时候，它就会发现-
然而，经过从可可检查站再培训，它仍然检测到什么是可可对象，我认为是一个非常高的信心评级，即人，杂志。我想不出这是为什么。
(见下文)
我使用的是这里找到的faster_rcnn_inception_v2_coco.config -
培训更多的步骤似乎没有帮助，因为总损失的平均值。以上截图来自10,000个培训步骤。我在用cpu训练。
我正在使用增强我的培训映像，下面可以看到一个示例培训图像(我已经在目标周围包含了调试边界框)-
浏览 0提问于2018-07-25得票数 1
我想剪切出tensorflow对象检测的图像。我正在使用tensorflow对象检测的tutorial.My目标是得到图像剪切检测parts.For示例，如果有像这样的图像，我想转换成
在tensorflow对象检测API中是否有标记来裁剪检测到的部分?我可以使用什么程序来执行此操作？
浏览 0提问于2018-03-23得票数 0
我正在使用Tensorflow进行对象检测。我有7-8节课的混合课程。最初，我们有一个图像分类模型，现在将其转移到目标检测模型。仅对于一类，待检测对象占据整个图像。我们可以将边界框尺寸设置为图像的整个宽度和高度吗？会不会影响性能呢？
浏览 20提问于2019-07-01得票数 0
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我已经使用Tensorflow对象检测API从图像中检测手部。通过使用提供的示例代码(object_detection_tutorial.ipynb)，我已经能够在图像上绘制边界框。有没有办法只选择检测到的区域(在边界框内)并将其作为图像？
例如,
示例输入图像
Tensorflow输出
我想要的
对象检测API示例代码可以在这里找到。
任何帮助都将不胜感激！
浏览 8提问于2019-03-17得票数 3
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2回答
我有许多由博物馆提供的特定家具的高质量图片.每个物体都是在白色屏幕前拍摄的，所以每个图像只有一个物体。我们没有带边界框的注释。目标是识别照片中的这些物体，其中有多个物体被描绘出来。
作为Tensorflow的对象识别API的输入(使用教程作为灵感)，我们通过读取整个图像的高度和重量来自动创建包围框。因此，输入结果是一个包围框，每个图像都有一个标签。火车/瓦尔的分裂是80/20对每一个类别，其中我们有48个。
使用的模型是faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_pets.config (只调整了num_classes和*.record文件)。我们继续使用Te
浏览 3提问于2017-07-18得票数 0
所以我一直在摆弄tensorflow的对象检测应用程序接口，特别是模型的重新训练，本质上是做this。我让它通过少量的图像很好地检测到了我的对象。但是我想增加我训练的图像的数量，但是标记过程很长很无聊，所以我找到了一个包含裁剪图像的数据集，所以只有我的对象在图像中。 如果有一种方法可以发送整个图像而不标记它们，也可以使用tensorflow api进行训练，我没有找到它，但我认为编写一个标记整个图像的程序并不那么难。 标签的格式是包含以下条目的csv文件:文件名、宽度、高度、类、xmin、ymin、xmax、ymax。 这是我的代码： import os
import cv2
path =
浏览 20提问于2019-02-18得票数 0
我需要准备训练数据，然后我将使用OpenCV的级联分类器。我理解，对于训练数据，我需要提供矩形图像作为样本，其高宽比对应于OpenCV培训命令中的-w和-h参数。
我对这个想法很满意，但后来我看到了基于web的注释工具。人们已经在LabelMe中使用复数多边形进行标记了！
这些多边形可以用在层叠训练中吗？使用不规则多边形不会改善分类结果吗？
如果没有，那么在LabelMe'd图像中勾画对象的复杂多边形的用途是什么？
浏览 11提问于2014-01-16得票数 2
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我正在探索tensorflow的目标检测算法。
在培训之前，我必须在培训数据集图像中标记项目周围的框。这被灌输到训练中。在tensorflow的目标检测算法中，盒外的环境(环境)是否重要？还是仅基于标记框内的内容进行培训？
浏览 0提问于2022-08-04得票数 0
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我想在脸部(包括前额)周围画几条线，然后把那张脸从图像中剪出来。我可以使用Google Vision API来实现我的目标吗？我测试了Google Vision API来检测一些图像中的面部，它只返回面部周围的边界多边形(矩形区域)、地标和面部表情。它不能检测出人脸周围的轮廓坐标。如何使用Vision API做到这一点？如果Vision API不能做到这一点，那么我应该使用什么库？
浏览 0提问于2018-11-13得票数 0
有没有一种带宽度的过滤对象检测方法？
假设我必须检测宽度> 100像素的苹果。有没有内置的tensorflow函数可以做到这一点？或者在绘制边界框之前，我必须自己调整代码的条件？
浏览 3提问于2018-01-05得票数 1
我想从我的数据集中生成大量数据并保存在磁盘上。然后使用该生成的数据进行目标检测。有没有办法生成带有多边形边界框的数据，然后将它们转发给对象检测任务？
浏览 26提问于2020-10-27得票数 0
3回答
在TensorFlow对象检测API中，是否有可能获得矩形以外的其他形状的识别对象？
例如，当我教我的计算机识别森林时，大多数情况下，得到某种多边形而不是矩形应该更有用。
另一件事是河流，但多边形似乎比线容易得多。
浏览 5提问于2017-10-17得票数 4
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我正在研究图像中的目标检测问题，我使用tensorflow进行神经网络计算。我有650x650像素大小的图像，以及一组对应于这些图像的标签。标签只是图像中对象的边界框，框坐标与650x650像素图像中的坐标对应。
现在，我想将这些图像调整为1280x1280。似乎我可以使用tf.image.resize_images()函数将图像大小调整到我想要的大小。但是，我仍然需要将包围框调整到新的坐标。
是否有相应的函数来调整图像标签的大小？--我想另一种选择是手动调整标签框的大小，将它们乘以某种比例因子，等等。
浏览 0提问于2018-05-12得票数 1
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我想在tensorflow 2.1中使用coco数据集来训练ssd(单发多盒探测器)网络
论文说他们使用图像裁剪来增强健壮性，所以我尝试使用tf.image.sample_distorted_bounding_box()
然而，我意识到这个函数只调整边界框的大小，而不是保留相应的标签。
如何裁剪保留了适当bboxes和标签的图像？适当意味着bbox坐标随着图像的变化而细化，并从裁剪后的图像中删除bbox。
浏览 69提问于2020-02-06得票数 0
2回答
我使用Tensorflow的对象检测API来训练我的模型。eval脚本也运行得很好。
但是，我想要获取eval图像中边界框的坐标。在eval脚本中可以这样做吗？我该怎么做呢？
我使用了。
浏览 1提问于2018-11-03得票数 0
1回答
我有一个数据集，里面有330张照片，里面有枪。与图像一起，我有一个文本文件与每个图像文件相关联，
图像中物体(枪支)的数量。
图像中枪周围的包围盒的坐标。
我需要训练一个模型，它以图像作为输入，并输出4个整数值，这是包围盒(包围盒的顶点)的坐标。
为了训练目标检测模型，应该将图像作为输入而将坐标作为模型的输出吗？是否应该有卷积层来进行特征提取，然后用FC层来学习产生4个输出的特征(边界框的坐标)？这个模型体系结构的概念正确吗？还有其他建议吗？
我完全是在TensorFlow Keras中创建这个模型的，而没有使用任何经过预先训练的东西。
浏览 0提问于2019-06-03得票数 5
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我使用TensorFlow对象检测API ()进行自定义对象检测。我对我的模型进行了自定义对象检测的训练，结果很好。
现在我想在我的输入帧中定义一个区域，即，仅在这个定义的区域中，我的对象检测应该工作。应该忽略在感兴趣区域之外检测到的对象。。
import cv2
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
def run_inference(model, cap):
while cap.isOpened():
ret, image_np = cap.read()
# Actual detection.
浏览 2提问于2020-11-03得票数 0
我有几个多边形绘制在谷歌地球插件的表面上。我从它们生成一个KML。
问题是，我如何计算LookAt的参数，以便在桌面Google Earth中打开视图时包括所有多边形？对于经度和经度来说，这非常简单--只需计算边界框的中心，但是高度和范围参数呢？
例如，我们有两个多边形：
1:
40.724536 -74.001914
40.724102 -74.001091
40.723003 -74.002067
40.723392 -74.002891
2:
40.723186 -74.003112
40.722843 -74.002311
40.
浏览 0提问于2011-03-31得票数 3
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我对处理多边形数据(在使用NetTopologySuite的C#中)有点陌生，我想获得几个多边形的边界框，这取决于每个多边形的边界框是否与另一个多边形重叠(多边形聚类)。 在这个演示中，我有3个多边形，它们的边界框与其他多边形重叠，并希望最终结果是红色边界框。 ? 基本上，我已经被多边形的边界框卡住了。我试过Geometry.Boundary，但那只会把外环还给我... 最后，我可以遍历坐标，但我想知道Geometry或Polygon类是否内置了此功能(或者库是否内置了此功能)。
浏览 59提问于2020-12-07得票数 4
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1回答
我正在尝试使用服务构建一个杂草检测模型。我已经成功地用边界框注释了我的图像，但是当我试图在一个新的测试图像上评估我的模型时，模型错误地对新图像进行了分类。我想知道IBM 是否支持除边界框之外的其他标记技术。多边形注释、语义、线e-t-c等技术
浏览 1提问于2020-06-02得票数 0
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我注意到了关于D3集群布局的出色例子。而不是有一个边界框；是否有可能强制将它们聚成一个多边形？是多边形形状的一个例子，但我正在寻找碰撞检测的额外好处，以及映射数据的一种性能方法。非常感谢！
更新
看起来像一个关于创建这些形状的有趣的库，我还没有看到在一个定义的多边形中绘制和扩展的例子。
.
浏览 4提问于2016-01-08得票数 1
当前版本的Tensorflow对象检测应用编程接口支持无角度边界框的表示-由xmin，ymin，xmax，ymax表示。
我正在寻找一些想法来表示(和预测)具有角度/方向的边界框。
如下所示：
浏览 1提问于2018-04-04得票数 2
我试图使用Tensorflow对象检测API来识别吉尼斯标志。这个过程类似于这里所示的- 。
我已经准备了100张训练图像，我用增强来达到大约5000张训练图像。(使用Imgaug)。在张力板上，当我训练时，我看到了一个很好的学习曲线，达到了< 0.1的损失，但是当我导出和测试这个图时，我得到了大量的假阳性和非常不准确的结果。我想弄清楚这是为什么。
显像板性能图
不良检测实例
注意，为了自动标记我的图像，我把原来的100整齐地裁剪在徽标周围，然后以编程的方式将它们放置在一个随机的背景图像上，周围有一个包围框。例子-
就像这样-
所有的训练图像都是800x600，但实
浏览 0提问于2018-06-20得票数 0
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2回答
我正在使用TensorFlow对象检测接口来检测视频帧中的人体。我想给质心跟踪器提供检测坐标，为每个检测到的对象分配一个ID，并避免将它们作为新对象检测每一帧。
这是我用来检测和获取边界框的代码
<code>A0</code>
浏览 18提问于2019-08-23得票数 0
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如何在Tensorflow对象检测API中为多个边界框预测计算IoU指标？
浏览 48提问于2019-09-03得票数 5
有没有办法在TensorFlow中读入用于目标检测的数据(例如，类似于caffe的)？我试着四处寻找这样做的例子，但没有找到。
浏览 0提问于2015-12-04得票数 1
我已经在我自己的数据集上训练了tensorflow对象检测api，其中有一个使用rfcn_resnet101模型的类。首先，我使用浣熊数据集并训练了264600次，检测结果很奇怪，它可以检测到物体，但在右边的盒子周围还有一些其他的小盒子。
然后我使用另一个包含一个类的数据集，数据集中有80000张图像，我遇到了熟悉的现象。我很困惑。
有没有人遇到过同样的情况？我能做些什么来解决这个问题？提前感谢！
浏览 1提问于2017-09-19得票数 1
当用户选择图像时，我们使用了P-哈希算法的一个导数来确定相似的图像。
这使得客户可以一起查看非常相似的照片。它也帮助我们拍摄图片。
当用户选择图像时，我们希望通过突出显示差异和对差异进行分类，向他/她展示每个相似的图像与选定的图像是如何不同的。
(这是这本书的硬皮版；封面上字体不同；原装黑色:同一件蓝色、绿色和黄色的连衣裙)
我不确定什么样的带注释的培训数据会对Tensorflow有用。谁能帮我们指出正确的方向吗？
我的问题是，我们能够成功地对单个图片进行分类，甚至通过绘制有界的框来进行一些目标检测，但我们无法进行两两差分识别。
浏览 0提问于2018-02-12得票数 1
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1回答
寻求明确的单类对象检测模型使用ML。我已经为这个目的准备了一个自定义数据库，多达400张图像被分割成80%-20%作为训练和测试数据集。这些只是顶部视图中的图像。数据收集遵循这里提供的基本准则。
📷
现在的目标是在下面的情况下检测斑马线。
📷
模型的准确性不高。尽管它标识了类，但在某些上下文(更大的范围)中未能正确定位，但.The希望的结果是蓝色的，而模型则是红色的。
📷
需要对训练数据集进行哪些更改才能纠正这一点？
EDIT1 1：- Tensorflow对象检测API用于此任务。检测精度达90%以上。期待着为解决本地化问题提出建议。
EDIT2 2：-这里的插图只是为了勾勒出issue.A
浏览 0提问于2018-01-27得票数 2
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我的目标是检测一个标记是否在一个形状奇特的多边形对象中(考虑25个不同的点)。我注意到LatLngBounds属性只包含两组LatLngs，即使在使用.extend函数之后也是如此，例如：
((34.347971491244955，-122.40966796875)，(34.829586636768205，-120.9649658203125))
这是正常行为吗？
下面的代码是我正在构建的程序的一小段代码，但包含了我如何使用扩展函数的相关信息。如果我不能使用.extend()和.contains()的组合，谁知道如何检测标记是否在形状奇怪的多边形内？
var coordinates = (po
浏览 0提问于2013-04-20得票数 3
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2回答
我目前正在使用tensorflow对象检测API，但是当在图像上创建边界框时，API倾向于在单个项上创建多个边界框。不管怎么说，我可以这样做，即在单个项目上只创建一个唯一的边界框。
当前用于对象检测的模型是在开放图像数据集(来自g3doc模型动物园)上训练的更快的rcnn模型。
浏览 3提问于2019-07-17得票数 2
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1回答
在保留现有标签的同时增强数据
、、、、
问题陈述
我正在进行一个使用YOLO模型来检测给定图像的工具形式的项目，例如锤子、螺丝刀、螺栓等。我只有100张图片作为训练数据集，我用多边形给它们贴上了标签。我已经决定用下面给出的代码来增加数据。我有500张新照片，但问题是我不想再给它们贴标签了。我正在寻找任何方式与标签包围框(多边形)调整(保存)与新闻增强图像，以便我可以得到多边形数据，而不做标签再次。简而言之，我想在图像增强过程中保留标签。
用于增强的码
Brightness=[0.7,0.8,1] # Different brightness Levels
Rotation=[10,-10] # Different rotati
浏览 2提问于2021-02-09得票数 0
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提前谢谢。
我尝试将tensorflow对象检测api与手动和web结合使用。
但我对tensorflow对象检测api中的边界框格式感到困惑。
在教程中，TODA(tensorflow object Object)服务于多个预训练模型，并使用coco数据集对其进行训练。
在coco数据集中，
bbox格式为xmin，ymin，width，height，
有许多bbox格式，centerx、centery、width、height或xmin、ymin、xmax、ymax
我应该对TODA使用哪种bbox格式？？(我应该使用coco格式吗？？)
我找不到任何关于这方面的信息。
和x轴和y轴，这也
浏览 1提问于2021-04-15得票数 0
我正在研究一种行人检测算法，我想使用INRIA数据集来测试它的准确性。dataset有两组包含正图像的测试文件夹。其中一个有裁剪版本，行人位于64×128像素窗口的中间。另一个文件夹包含未裁剪的版本，并为每个行人的边界框提供注释文件。如果我在注释文件中使用未裁剪的版本，那么如何说我的检测框是正确的，因为它可能没有与注释文件中的边界框值完全相同，但仍然准确地检测到了普通的值。如果我使用的裁剪版本，我仍然扫描图像或简单地提取中间64 x 128窗口包含行人。我的目标是准确地比较我的结果与达拉尔和特里格斯的工作。
浏览 3提问于2014-03-29得票数 0
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我有一个单一类(矩形对象)的数据集，大小为130幅图像。我的目标是检测物体&在物体的中心画一个圆圈/点/标记。
因为物体是矩形的，我的想法是得到预测的包围盒的尺寸，并把圆点/标记作为(宽度/2，高度/2)。
然而，如果我要进行转移学习，YOLO是否是一个很好的选择来检测一个小数据集中的单个对象类？
浏览 2提问于2021-10-05得票数 0
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我试图实现的是地图图标，标签，多边形光栅图像。并具有缩放的能力.
即将家具映射到办公室/建筑物。
此外，还需要指出的是，用户应该通过API (通过网站界面)来使用它。
最近我发现了Mapbox。虽然Mapbox很棒，似乎很适合实现我的目标，但我发现很难找到用于实现它的文档。
到目前为止我发现的是：
我可以用mapbox-gl-draw绘制多边形
我可以上传数据集。由位置、数据组成。这样我就可以上传图标，标签，可能还有多边形。
缺少的谜题是:我如何处理光栅图像？
和
我应该自己定位(编辑)图标、标签，然后保存到dataset吗？还是已经有了一个功能拖放盒？
浏览 1提问于2018-10-22得票数 0
1回答
旋转图像以减少训练图像数量
、、、、
我正在训练一个用于tensorflow的对象检测模型。被检测到的对象是一堆不同的卡片，每一张卡片上都有不同的绘图。
因为它们都是普通卡，所以用户可以把它放在桌子上的任何方向(360度)，这意味着我需要标签的每一个角度，用户可以把它放在桌上和培训。
这看起来是一份压倒性的工作。我想知道是否有任何工具可以为我做到这一点？我提供了一个在一个角度标记的图像，它会自动旋转和标记所有其他角度？
另一方面，是否有任何opencv方法对其进行预处理，以纠正图片中卡片的方向？所以我只需要在一个特定的方向上训练图像。
浏览 6提问于2021-10-25得票数 0
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我为这个问题挣扎了几天。基本上，当我开始使用tensorflow的对象检测API进行训练时，它会进行一次迭代并得到一个错误，如果我使用教程浣熊检测中的数据，它就会工作得很好。
我已经试过只使用一个类，或多个不同的图像，只检查图像，使用等同于浣熊教程的所有内容。
谢谢您抽时间见我。
错误：
InvalidArgumentError (回溯参见上文)：LossTensor是inf或nan。张量具有NaN值[Node: CheckNumerics = CheckNumericsT=DT_FLOAT，message="LossTensor is inf或nan."，CheckNume
浏览 10提问于2017-10-30得票数 1
当我在使用MXnet开发的CNN网络中使用ROI池时，如何执行数据增强？
例如，假设我有一个使用roi池层的resnet50体系结构，并且我希望在ImageRecord Iterator中使用随机作物数据增强。
是否有一种自动的方式将roi中的数据坐标传递到roi池层，以便应用于由ImageRecord迭代器的数据增强过程生成的图像？
浏览 0提问于2018-06-01得票数 0
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我使用TensorFlow模型回购来检测对象。对于评估，我使用Tensorboard来显示mAP和检测对象的结果预测边界框。我想展示地面真相包围框和预测的一个。我怎样才能做到这一点？
浏览 2提问于2017-10-24得票数 0
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我的目标是建立一个目标检测模型，我用方形框标记数据，如果我用多边形标记图像，它会比方形更好吗？
(在戴安全帽或不戴安全帽的人的图像上贴上标签)
我确实尝试过在一些图片上贴上多边形形状的标签，在导出txt文件后，为什么它在文本文件中只有4个点，就像用正方形标记的一样，这些点如何表示我所准确标注的区域？
1 0.573748 0.018953 0.045332 0.036101
1 0.944520 0.098375 0.108931 0.167870
浏览 1提问于2021-04-09得票数 0
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我目前正在使用Tensorflow对象API来训练我自己的类。我正在使用faster_rcnn_resnet101_coco模型进行再培训。
为了创建训练数据，我使用RectLabel在大约100张图像中的对象周围放置了边界框。每个图像大约有30个类，所有图像中总共有40个类。
我的图片大小为1920 × 1080。这些图像是通过从我想要检测的对象的视频中随机提取帧来生成的。
我的问题是我没有得到任何检测(Tensorboard没有显示任何)，我认为这是因为训练图像正在调整大小，图像中的对象变得太小。我使用的是默认的faster_rcnn_resnet101_coco.config文件，不做任
浏览 2提问于2018-11-06得票数 0
我已经使用Azure Custom Vision生成了一个模型，并将其导出为"Tensorflow - SavedModel“。该模型正通过导出中包含的帮助器代码在本地使用。不过，为了在循环中使用OpenCV VideoCapture()/Read()从实时视频提要捕获中读取内容，它做了一些修改。
我的应用程序对实时视频源进行了很好的检测，因为我可以看到结果正确地输出到控制台，但我在获得准确的边界框以在输出视频流上正确显示时遇到了麻烦。控制台输出显示了Azure Custom Vision模型预测的结果数组，我可以看到边界框坐标数组似乎是归一化的值。
在使用Azure Custom V
浏览 5提问于2020-06-28得票数 0
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