TFオブジェクト検出API：非常に高解像度の画像での推測

Question

1000x600画像の80x80サイズのオブジェクトを識別するためのモデル（より高速なrcnnベース）を訓練しました。

推論は、1000x600テスト画像で提示された場合にうまく機能します。

しかし、私の最終的な目標は、非常に高解像度の写真（5000x4000以上、時には10x）でそのようなオブジェクト（80x80）を検出できることです。

どのようなオプションがありますか？

私が考えている方法の1つは、大きな画像を1000x600の小さな画像に分割し、それらを推論することです。しかし、そのアプローチには課題があります。

誰でもこのユースケースを試して、実行可能な解決策を見つけましたか？

- 私はどうなるのか

Answer 1

です：

1. は5000x4000画像のサイズ削減 - > 1000x600
2. は、オブジェクトを予測します。あなたの提案の0と1
3. 元の幅と高さによって、元の画像と再正規化されたオブジェクトのボックスを取る

の値空間を得るために、幅と高さ>それらを正規化 - あなたはxminx, xmaxs, ymins, ymaxsを取得しますイメージを分割する手法も同様に機能するはずですが、計算コストが高くなります。