テンソルフローオブジェクト検出APIを使用しようとしています。物事をチェックするために、私は事前に訓練されたモデルを使用し、私が作成したイメージ上でそれを実行しようとしました。Tensorflowオブジェクト検出APIがすべてのオブジェクトを検出しない
しかし、私は（彼らが犬の同じ画像ですが）APIは.Iはssd_mobilenet_v1_coco pretrainedモデルに
を使用し、私は検出されて、最終的な出力画像を添付した画像内のすべてのオブジェクトを検出していないことを確認オブジェクト。
その理由は何ですか？これを改善するためにどこで調べ始めるべきですか？
Tensorflow Object Detection APIには、事前に訓練された5つのモデルが用意されていますが、それぞれ速度と精度のトレードオフがあります。シングルショットディテクタ（ssd）は、正確さではなく速度を考慮して設計されているため、モバイルデバイスやリアルタイムビデオ検出に適したモデルです。スピードをより精度のために設計されたR-FCNモデルrfcn_resnet101_coco_11_06_2017、5〜犬のあなたのイメージを実行
、それはすべての5匹を検出します。しかし、このモデルはリアルタイムで検出できるように設計されていないため、最高のfpsを推し進めるのに苦労します。
ありがとう..これは役立ちます...私はトレードオフについてもう少し理解を得るでしょう...私も同様の結果を得ることができました.. –
閾値を変更すると、「犬」を「牛」または「テディベア」として検出されます。私はどのくらいのバグを抱えているのか、犬のうちの2匹を妥当な正確さで正確に特定でき、他の3つを検出しないと思います。 –