ポリゴンラベル付きデータセットを使用したTensorflowオブジェクト検出API

Question

私は機械学習の初心者です。自分のデータセットを使用して独自のオブジェクト検出を実行しようとしています。しかし、オブジェクトがポリゴン形状の束縛でラベル付けされていると、より実用的になります。テンソルフローオブジェクト検出APIはバウンディングボックスのみを受け入れることができます。

したがって、ポリゴンでラベル付けされたデータセットを受け入れることができるようにAPIを変更することは可能ですか？

Answer 1

はい、可能です。トレーニングセットのディレクトリを指定する必要があります。ただし、推論時間中は、検出されたオブジェクトの周囲にバウンディングボックスが表示されるため、バウンディングボックスをお勧めします。 You can see an example here in tensorflow.org。

ラベリングの場合、非常に簡単で使いやすいLabelImgを使用すると、検出精度が向上します。