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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
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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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
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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
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我希望在我的约2700张图像的数据集上运行Mask RCNN代码。图像太大了，我想调整它们的大小，我还想添加一些剪切，缩放和缩放放大。由于这是一项对象检测任务，因此需要使用边界框对带注释的图像进行增强。我发现的大多数资源都涉及矩形边界框，这似乎相对简单。
但是，我的图像有多边形边界框。下面是一
浏览 4提问于2021-09-23得票数 0
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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。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
浏览 6提问于2021-10-25得票数 0
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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_incep
浏览 0提问于2018-07-25得票数 1
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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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我是Tensorflow的新手，到目前为止，我已经能够使用从Kaggle获得的数据为花朵数据集构建分类器，并且我已经能够训练CNN来识别向日葵和雏菊，并使用matplotlib.pyplot.figure现在，我想在原始图像本身上绘制一个边界框，以显示它检测到花朵的位置。我读过关于tf.image.draw_bounding_boxes的文章，但我对如何使用它有点
浏览 39提问于2019-04-25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？示例输入图像Tensorflow输出我想要的
对象检测
浏览 8提问于2019-03-17得票数 3
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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
浏览 3提问于2017-07-18得票数 0
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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CV
浏览 36提问于2021-11-19得票数 0
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我正在使用Tensorflow训练一个对象检测模型，并使用张量板监视训练任务。我原以为在显示图片的“图片”选项卡中会显示一个边框(在特定的训练点)。不过，我看到的只是画在图片上方的橙色线条的图像(与我所期望的包围框中的橙色相同)。我是不是遗漏了什么？当我说一个包围盒应该出现还是不出现时，我说得对吗？我看到的画面是连在一起的。任何帮助都非常感谢。
浏览 0提问于2020-11-03得票数 2
我已经在tensorflow中使用CNN建立了模型，准确率超过90%。这真的很有效，但我不知道如何使用这个模型来检测我训练过的带有边界框的物体。我的模型包括多个类和一次与类名相关联的标签。我读过一些关于ssd的文章，它可以做到这一点，但我真的不明白它是如何工作的。我的CNN如下：#I
浏览 0提问于2017-12-02得票数 0
使用Tensorflow的对象检测API，可以训练SSD初始对象检测器并通过查询分别对应于边界框坐标的数组、包含每个边界框的最大分数的数组以及对应于每个边界框的最大分数类标签的整数数组的张量detection_boxes我感兴趣的是每个边界框</em
浏览 4提问于2018-06-23得票数 1
我正在使用Tensorflow对象检测API来训练我自己的车辆检测器。当我使用测试我的模型时，我发现在某些情况下，卡车被检测为一辆车和一辆卡车，周围有两个重叠的边框。我只想离开那个检测得分最高的人。我知道确实消除了重叠的边界框，但对于跨不同类的边界框，它并不这样做。有什么办法可以摆脱重叠<em
浏览 0提问于2018-04-21得票数 3
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我正在使用tensorflow对象检测API来检测图像上的文本。它给了我一个很好的结果和非常好的准确性。如何从左到右对边界框进行排序，使文本具有可读性。
浏览 21提问于2020-06-21得票数 0
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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
浏览 69提问于2020-02-06得票数 0
我想要检测汽车轮胎的损坏，我如何使用tensorflow来实现这一点，我在python中工作，我将有用户上传轮胎的图像，这些图像将被单独处理
浏览 10提问于2018-12-21得票数 0
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