我使用tensorflow object-detection API训练了一个神经网络来解决简单的验证码问题，预测质量已经足够好了，但是当我使用以下代码输出预测时： objects.append(object_dict)
每次运行函数时，我都会得到随机顺序的预测结
浏览 15提问于2020-05-15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
我使用tensorflow对象检测API训练了一个神经网络来解决简单的验证码问题，但是当我使用以下代码输出预测时： objects.append(object_dict)
每次运行函数时，我都会得到随机顺序的<em
浏览 7提问于2020-05-19得票数 0
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我正在用Python测试新的Tensorflow对象检测API，并且我成功地使用端口在Windows对象检测API上安装了它。然而，我训练的模型(更快的RCNN resnet101 COCO) 需要15秒才能做出一个预测(虽然非常准确)，可能是因为我只使用了Tensorflow CPU。我的三个问题是：
考虑到延迟，问题在哪里？我听说更快的R
浏览 4提问于2017-07-23得票数 1
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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
我有一个对象检测模型(来自Tensorflow的对象检测API的更快的RCNN )，运行在Google上。我也有一些代码来过滤产生的包围框，根据大小，纵横比等。是否可以将此代码作为预测过程的一部分运行，以便以后不需要运行单独的进程。
是否可以根据一定的置信阈值来限制模型所预测的包围盒的数量
浏览 2提问于2018-11-07得票数 1
我正在训练自定义对象检测，使用Mask RCNN在TensorFlow对象检测中。因此，我将与边界框一起预测对象实例掩码。预训练模型：mask_rcnn_inception_v2_coco信息:tensorflow:全局步骤4181:损失= 0.0031 (3.290秒/步)
信息:<e
浏览 1提问于2019-01-24得票数 2
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现在我想尝试每个图像上有多个标签的图像。我读到，为了训练，我必须在图像周围画框(边框)。我的问题是
任何与此相关的材料的教程将不胜感激。
浏览 1提问于2019-10-04得票数 2
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通常，对于为每个检测到的对象打印的每个边界框，我们只有一个置信度分数。我的理解是，对于每个检测到的Tensorflow对象检测API都有多个分数，但最后它使用argmax打印具有最高分数的对象的名称。现在，如果我想打印所有的分数(不仅仅是最高的分数)，我可以在哪里找到它们？
浏览 29提问于2020-02-07得票数 1
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根据，我使用云机器学习引擎训练了一个对象检测器，现在我想使用云机器学习引擎进行预测。这些指令包括将Tensorflow图导出为output_inference_graph.pb的代码，但不包括如何将protobuf格式(pb)转换为gcloud预测所需的SavedModel格式。我回顾了关于如何转换“Tensorflow for Poets”图像分类模型和如何转换“Tensorflow For Poets 2”图像分类模型的<
浏览 2提问于2017-06-19得票数 5
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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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它们都来自同一家公司，并进行API对象检测，允许用户同时训练图像模型，允许用户在python中编码。谷歌云AutoML使用下的引擎盖，只是在一个云模型，所以用户不需要下载软件？
浏览 0提问于2021-04-06得票数 1
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我使用Tensorflow对象检测API从头开始训练Pascal VOC数据集。我只是看了一下200k训练步骤后的第一个结果，结果还可以，尽管我经常在重叠的区域中检测到许多相同的类。例如，考虑以下检测(忽略第一张图像中错误的人检测)：
有没有一种通用的方法来避免同一对象的这种多个检测？我猜这是由重叠的区域提案引起<e
浏览 6提问于2017-08-15得票数 3
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我们有一个从CustomVision.ai导出的模型(它支持导出TensorFlow .pb、TensorFlow Lite .tflite、保存的model .pp格式)。我们希望将此模型集成到一个现有的应用程序中，该应用程序使用TFLite对象检测API，该应用程序期望这些输入和输出：
--input_arrays=normalized_input_image_tensorTFLite_Detection_PostProcess:1','TFLi
浏览 11提问于2021-05-25得票数 0
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对于具有高度倾斜数据的数据集，有没有好的方法来微调用于对象检测的模型(特别是，我正在尝试使用Tensorflow对象检测API)？我正在尝试使用COCO的一些类别，并将其与我自己的自定义数据相结合，但我的数据只有大约50张图像。
我尝试过将coco数据和我自己的数据结合起来，但每次它都只能预测coco类别。
浏览 1提问于2018-08-18得票数 2
我正在尝试理解我需要从API中使用的任何预训练模型中获得什么，而不管在Tensorflow对象检测API上找到的任何额外代码。例如：ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17，这取决于我所理解的:它是一个已经被训练来检测对象的模型(有一个分类来知道对象的类别+回归来将对象与矩形绑定，而这些矩形实际上是对象上
浏览 0提问于2019-06-13得票数 0
当使用Tensorflow 2对象检测api时，我会对不同大小的图像进行规范化处理。我是否对所有图像进行预处理，使其大小相同，然后用对象包围框进行注释？或者，模型是否以某种方式在内部进行调整并调整预测的边界框？预先训练过的模型似乎有一个预先设定的尺寸。
浏览 11提问于2022-06-27得票数 0
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我正在研究数字检测器，并使用来自tensorflow的对象检测API。有时，预测的边框不包含整数，因此无法读取。我想改变损失函数，当一个数字的一部分丢失时，当预测的包围盒太大时，惩罚更多。我在文件utils/np_box_ops.py中找到了IOU的定义，但它可能不会在培训期间使用。在哪里可以找到训练中使用的损失函数的隐写？
浏览 2提问于2018-04-06得票数 1
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我在TPU上使用TF2的对象检测API成功地训练了一个模型，该模型另存为.pb (SavedModel格式)。然后我使用tf.saved_model.load重新加载它，当使用转换为带有shape (1, w, h, 3)的张量的单个图像预测盒子时，它工作得很好。import tensorflow as tfdetect_fn = tf.sa
浏览 25提问于2020-09-02得票数 8
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