CNTKを使用したオブジェクト検出

Question

私はCNTKを非常に新しくしています。 私は、CNTK - ResNet/Fast-R CNNを使って一連の画像（アルコールガラス/ボトルのような物体を検出する）を訓練したいと思っていました。

私はGitHubの以下のドキュメントに従っています。しかし、それはまっすぐ進む手続きではないようです。 https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/Object-Detection-using-Fast-R-CNN

さまざまなサイズと形状の画像に対してROIを生成するための適切なドキュメントが見つかりません。そして訓練されたモデルに基づいてオブジェクトラベルを作成する方法は？誰かが私がcntkモデルで作業できる適切なドキュメントやトレーニングリンクを指摘できますか？添付の画像を参照してください。この画像では、スクリプト内にデフォルトのROIを持つサンプル画像を読み込むことができました。イメージのオブジェクトのサイズとラベルを正しく設定するにはどうすればよいですか？前もって感謝します！

sample image loaded for training

Answer 1

あなたが適切な文書によって何を意味するかわかりません。これは論文（https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf）の実装です。 ROIを生み出そうとしているようです。

おもちゃの例を実行するには、PARAMETERS.pyのdatasetNameが "grocery"に設定されていることを確認してください。

• A1_GenerateInputROIs.pyを実行して、トレーニングとテストの入力ROIを生成します。

• CNTK Python APIを使用してFast R-CNNモデルをトレーニングし、テスト結果を計算するには、A2_RunCntk_py3.pyを実行します。

ALGOは、いくつかの候補領域で作業してから出力を生成します：オブジェクトのクラスとそのクラスに属するオブジェクトのためのバウンディングボックスを生成し、別の1対1に。実装の詳細については、コードを参照してください。

Answer 2

私はcntkモデルで作業できる適切なドキュメントまたはトレーニングリンクを指摘できますか？

my repository on GitHubをご覧ください。

CNTKによるオブジェクト検出と分類のための独自のモデルを訓練するために必要なすべての手順をガイドします。

しかし、短期的に適切な手順は、次のようになります。

1. セットアップ環境
2. はpretrainedモデルをダウンロードして、カスタムのマッピングを作成するデータ
3. タグ画像（グランドトゥルース）
4. を準備しますデータセット
5. ランニングトレーニング
6. テストセットでモデルを評価