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沙龙
1
回答
不使用预先训练的模型和权重的对象定位的最佳策略。
、
我想从头开始训练一个模型,而不使用任何预先训练的模型和权重,具有20k图像数据集和4个object.Can坐标。你建议我解决这个问题的最佳方法是什么?
浏览 2
提问于2019-02-21
得票数 1
1
回答
有类似于基于类的对象检测吗?还是基于类别的选择性搜索?
、
、
最近我读了很多关于计算机视觉的书,虽然有大量的关于对象分类的信息,而更少的是关于目标检测的信息,但是我没有发现任何关于基于类的对象检测的信息,也就是说,当我知道我在寻找什么时。例如,在图片上寻找猫。现在你可以说图片是猫(对象分类),或者图片中有猫等等。我如何利用这些知识来提高性能(无论是在准确性还是速度方面)?使用二进制分类器执行暴力解决方案。我真正想做的事,但在识字方面还没有发现:使用二进制分类器检查ROI实际上是否是要查找的对象。
浏览 0
提问于2017-10-12
得票数 1
1
回答
图像中的多目标检测
、
、
我想问你一个关于图像分类的问题。实际上,我正在制作一个图像分类器,我正在使用卷积神经网络,并使用keras和tensorflow作为后端。我的问题是如何识别图像中的多个对象。我尝试过使用激活函数、sigmoid和loss - binary_crossentropy的卷积神经网络,但我对此并不满意。
浏览 33
提问于2017-12-13
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1
回答
Resnet 50和
yolo
或
rcnn
有什么区别?
、
、
、
比如resnet或vgg是来自
yolo
或
rcnn
家族的。它们是这些检测模型的子组件吗?另外,SSD是像
yolo
或
rcnn
那样的另一个家庭吗?
浏览 1
提问于2021-05-18
得票数 0
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1
回答
为什么ssd和
yolo
没有roi池层?
、
、
、
我们知道像faster-
rcnn
和mask-
rcnn
这样的对象检测框架有一个roi pooling layer或roi align layer。但是为什么ssd和
yolo
框架没有这样的层呢?
浏览 0
提问于2019-04-09
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1
回答
CPU上基于CNN的训练目标检测模型
由于我们有基于CNN的目标检测模型,如Fast
RCNN
,Faster
RCNN
,
YOLO
(你只看一次),ssd (单发探测器)。我尝试过使用CAFFE运行更快的
RCNN
,但在CPU模式下没有实现后向路径。有没有任何基于CNN的模型,我可以用它来训练CPU。任何帮助都将不胜感激。
浏览 2
提问于2017-05-23
得票数 1
1
回答
如何获取检测到的对象的边界框坐标
、
、
、
、
我是tensorflow.am新手,非常困惑,要获得检测到的object.how的边界框坐标,获取边界框到检测到的object.this是我的代码,请帮助!! from PIL import Imageimport tensorflow as tfimport ostest_img=os.listdir(test_dir) i
浏览 16
提问于2019-04-30
得票数 0
1
回答
从头开始实现更快的
Rcnn
、
、
、
、
我想从头开始构建我自己的Faster-
RCNN
模型,用于从图像数据中进行多目标检测。 有没有人可以给我推荐一些好的资源,让我一步一步地实现更快的
RCNN
?在准确性和执行时间方面,哪一个是好的
YOLO
或更快的
RCNN
?
浏览 0
提问于2018-08-31
得票数 5
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2
回答
使用Keras的对象检测:快速using或
YOLO
的简单方法
、
、
、
因此,我考虑使用更快的
RCNN
()或
YOLO
()。我是否应该为我的训练集的每一张图片添加包围框的坐标?有没有一种方法可以在不给出训练集的坐标的情况下进行对象检测(并在我的测试中获得边界框)?总之,我想创建一个简单的对象检测模型,我不知道是否有可能创建一个更简单的
YOLO
或更快的
RCNN
。 非常感谢您的帮助。
浏览 5
提问于2017-06-21
得票数 15
1
回答
哪一个目标检测速度更快?
、
、
现在,我使用Python进行对象检测,使用tensorflow faster-
rcnn
进行图像处理。在这种情况下,我采取11个FPS。我应该通过C++来增加FPS吗?你的主意是什么?
浏览 0
提问于2019-09-21
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2
回答
如何将SSD与跟踪器相结合实现多目标跟踪
、
如何将目标检测算法(如SSD、
YOLO
、快速
RCNN
等)与跟踪器(如KCF、TLD等)相结合,实现多目标跟踪?有人可以分享相关的文件、博客、婚礼网站或github代码??非常感谢
浏览 0
提问于2018-01-23
得票数 1
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1
回答
单盒目标检测
、
、
、
我正在使用一个更快的
rcnn
模型来预测图像中的一个对象。每个图像中只能有一个对象。 是否有可能迫使更快的
Rcnn
训练和预测,就好像它应该只找到每幅图像的一个对象?
浏览 8
提问于2022-05-13
得票数 0
1
回答
使用Android和opencv的对象检测应用程序
、
、
除了Tensorflow或
Yolo
,还有什么技术可以训练我的模型吗?
浏览 1
提问于2019-10-03
得票数 0
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2
回答
如何训练自己(W/O,
YOLO
等)tf/keras中的目标检测器
、
、
、
、
主要的事情-我只是找不到任何文档/教程如何使它与简单的tf/角,每个人只是想建立在一个模型,
YOLO
SSD FRCNN,即使他们试图检测到全新的对象!
浏览 0
提问于2020-06-01
得票数 1
1
回答
一次射击学习意味着什么?他们是否只需要一幅图像来训练一些新的类别检测?
、
、
、
我是否可以仅使用图像来训练该类的模型,或者训练集必须与
YOLO
或
RCNN
一样大?
浏览 0
提问于2021-05-04
得票数 1
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2
回答
我们可以使用多个模型进行目标检测吗?
、
、
、
所以我一直致力于物体检测,我已经看到像
YOLO
和Mask-
RCNN
这样的模型使用单一的深度模型来对物体进行分类。是否有可能使多个小型网络相对地分别识别每个对象,以提高准确性以及对速度的影响。
浏览 16
提问于2020-05-11
得票数 1
1
回答
NVidia数字DetectNet替代方案
、
、
、
、
环顾四周,其他SOTA网络,如faster-
RCNN
、SSD和
YOLO
可能会在性能和准确性方面与DetectNet竞争,但看起来它们目前没有任何数字支持。(更快-
RCNN
有一个,但它用完了一个数字不支持的Caffe版本。) 如果任何人已经成功地获得并使用了NVidia数字的SOTA检测网络,您是否介意提供以下链接/文档?
浏览 4
提问于2017-10-10
得票数 2
2
回答
在训练目标检测模型时,锚框大小是否会得到优化?
、
、
、
我正在学习,更快地使用目标检测模型R CNN,YOLOv3和and。我对锚框大小的调整感到困惑。
浏览 109
提问于2021-04-17
得票数 1
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1
回答
计算机视觉检测对小物体的不良影响原因何在?
、
、
有两种类型的探测器: 两个阶段:
RCNN
,faster和更快的
RCNN
。但我真的不明白为什么它在更快的
RCNN
上运行得更好。事实上,一级检测器和二级检测器都使用锚定概念,而且大多数检测器使用相同的主干网,如VGG16或resnet50 50/resnet50 101。例如,我试图在视网膜和更快的
RCNN
上探测到非常小的物体。在视黄组上,不检测到小物体,这与更快的
rcnn
相反。我不明白为什么。理论上的解释是什么?(骨干: res
浏览 0
提问于2018-06-25
得票数 1
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2
回答
远离相机检测的Tenorflow小物体
、
、
我正在使用tensorflow对象检测API来执行对象检测任务。然而,我有一些物体是从一个很高的角度( 10米的相机)和一个非常小的尺寸拍摄的,其中图像的尺寸是1920x1080。1)在这种情况下,检测小物体的最佳方式是什么?非常感谢您的回答,谢谢:)
浏览 16
提问于2019-11-12
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