我正在尝试解决一个对象检测问题，其中我希望使用提供的图像数据集来训练数据。它具有每个图像的遮罩信息，并且某些图像具有多个边界框。如何准备具有多个边界框的标签数据，以便将其用于训练。
浏览 17提问于2021-02-25得票数 0
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我正在使用边界框标记工具，如BBox和YOLO标记来进行对象本地化。我想知道是否有任何可用于图像分割任务的等效标记工具。学术界和研究人员是如何为这些图像分割任务准备数据集的。最近的Kaggle竞赛具有像素级分割信息。他们使用了什么工具来准备这些数据？
浏览 2提问于2019-11-20得票数 0
但是，在我的数据集中，每个边界框都有多个类标签。我的数据集是人脸，每个人脸都有两个标签:年龄和性别。这两个标签具有相同的边界框坐标。在这个数据集上训练之后，我遇到的问题是模型只标记了面部的性别，而不是年龄。然而，在yolo中，性别和年龄都可以显示。 是否可以使用SSD移动网络
浏览 37提问于2019-03-21得票数 0
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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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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
我正在训练Faster-RCNN进行多类目标检测。我正在使用matlab内置函数trainFasterRCNNObjectDetector和alexnet。该代码适用于单个对象，但当尝试用于多个对象时，它会显示“警告:3个训练图像中的2个中的无效边界框已删除。trainingData中的以下行具有无效的边界框数据：”。这是因为有
浏览 29提问于2019-09-03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
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
浏览 4提问于2018-06-23得票数 1
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我有一个很大的高程数据geotiff文件，我要将其用于对象检测。我已经为对象添加了标签(最初是.shp)，并将标签转换为单个geojson。从阅读对象检测教程来看，我似乎需要将这个大图像分割成多个图像进行训练/测试。有没有一种方法可以使用原始标签，这样我就不需要重新标记每个较小的图像？如果有人有任何有用的教程/端到端的
浏览 4提问于2020-12-24得票数 1
我正在致力于图像分割和目标检测，我认为它们做同样的事情(它们都定位和识别原始图片中的对象)。使用对象检测有什么好处吗? deeplab_V3+是否比任何其他对象检测算法具有更好的性能？
浏览 0提问于2019-08-07得票数 0
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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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我有一堆的汽车图片(只侧视)。我想用这些图像来训练一个模特。我感兴趣的目标是三种类型的卡车，有不同的拖车。我很少同时在图像中看到两个目标对象(也许每1000个图像中就有1\over2 )。然而，我确实看到其他类型的汽车，我不想检测。你认为我应该把这个问题作为检测任务还是分类任务来处理？(例如，我应该考虑多标签分类还是忽略这些图片)。我是否还应该包括我不想在训练数据集中检测到的<
浏览 0提问于2019-06-18得票数 0
我使用TensorFlow进行对象检测，现在我想使用来自tensorflow Model zoo 的Mask RCNN模型尝试实例分割我认为这是因为图像中的对象相互重叠。
有没有办法掩蔽/标记训练数据集，使每个实例具有不同的颜色
浏览 22提问于2019-11-26得票数 1
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我刚接触物体检测，并尝试在TensorFlow中重新训练物体检测应用程序接口，以检测照片中特定的汽车型号。当准备我自己的训练数据来重新训练模型时，除了绘制边界框等事情之外，我的问题是，我是否还应该在训练数据中准备负面示例(不是我感兴趣的模型的汽车)以达到良好的性能？我已经阅读了一些教程，它们通常在检测一种类型<
浏览 11提问于2018-02-12得票数 0
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我使用tensorflow对象检测接口和RFCN_resnet101对小对象进行检测，但有时检测效果不好，会检测到有偏移量的对象，有时会错误地检测到对象。有谁知道如何处理它吗？
浏览 0提问于2017-10-20得票数 1
我在这里试图找出问题所在:我想输入一个图像并输出与该图像中所有对象相关联的类，而不一定要预测边界框。你能告诉我这是什么类型的问题吗？
浏览 0提问于2020-05-18得票数 0
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我有一堆图像，我需要识别它们上的一些物体：检查图像上是否有人。我能用一些事先训练过的模特吗？一方面，我如何分析汽车，另一方面，我如何才能识别是否有人？
浏览 0提问于2021-05-31得票数 0
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我已经创建了一个简单的卷积网络，它使用带有tensorflow的keras。我训练过这个模型，它的准确性看起来很好。现在，很有可能在同一个映像中有多个类。有什么方法可以用我训练过的网络来检测同一图像中的多个对象吗？最好的方法是在检测到
浏览 0提问于2019-04-19得票数 4
我在自定义数据集上使用num_steps:50000训练了tensorflow对象检测模型(用于SSD (mobilenet-v1) )。我得到mAP@.50IOU ~0.98和loss ~1.17。数据集由uno扑克牌图像(跳过、反向和绘制四个)组成。在所有这些卡片上，模型的表现都很好，因为我只在这3张卡上训练了模型(大约278张图像和829个边界框(25%的边界框用于测试，即验证)，使用手机收集)。然而，我还没有
浏览 2提问于2020-01-16得票数 2
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到目前为止，我对YOLO的理解是，它期望将训练图像划分为固定网格，其中每个网格都有标签，如P(对象是否存在)、对象包围框、对象类。类似地，它将为每个图像预测返回相同的输出。如果它是正确的，我无法映射这些图像，用于训练和预测，其中一些对象是多个网格的一部分。在训练过程中，我们只提供与特定(单一)网格相对应的包围框信息，它如何包含<
浏览 0提问于2020-02-01得票数 2
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