object-detection

0熱

1答えて

ペットのデータセットをトレーニングしようとしているときにトレーニングスクリプトから解析エラーが発生しました

これはもともとテンソルフローのgithubに投稿しましたが、もっと適切なのでここにコピーしています。私は奇妙な設定ファイルの解析エラーに悩まされていますので、貴重な助けが必要です。私はローカルペットのデータセット上のtrain.pyスクリプトを実行しようとしています。データや設定ファイルを準備するためのチュートリアルに語ったように私はすべてを行っている、ここに私のディレクトリ構造です： +pet

2熱

1答えて

参照画像を使って2値画像から物体（手）の幅を決定する

人間の手の幅を探したいが、手の穴にくっついている。私は手の絵があり、そのバイナリを見つけました。手には、半径と中心が分かっている円柱があります（参照オブジェクト）。私は手の幅を見つけたいが、それにはいくつかのパッチ（穴）があり、手の幅を見つけるのを妨げる。ここでは、私がこれまでに何ができるかであるハンドイメージ Binary Image 私は幅を見つけるために、手のROIを選択しようとしまし

0熱

1答えて

Tensorflowオブジェクト検出APIの予測値のパーセンテージを取得する方法は？

予測値のパーセンテージでオブジェクト検出器を表示するのに既にobject_detection_tutorial.ipynbを使用しましたが、変数num_detectionsが（Tensor("num_detections:0", dtype=float32)など）なので、予測値のパーセンテージはどのように出力できますか？

1熱

1答えて

Java Tensorflow Serving Prediction Clientが遅すぎる

tensorflowオブジェクト検出モデルを作成し、tensorflowサービングを使用して配信しました。私はサービングモデルをテストするためにPythonクライアントを作成しました。そして、それはすべての予測を受け取るのに約40msの時間がかかります。 t1 = datetime.datetime.now() result = stub.Predict(request, 60.0) # 60

0熱

1答えて

複数のバウンディングボックスをリストとしてPythonに格納する

イメージからバウンディングボックスを抽出し、グランド真理値アノテーションを使用してIoUを計算するコードを記述しています。予測された真理と真実の真理の両方に対する私の境界ボックス座標はリスト[xmin、ymin、xmax、ymax]の形式である。私は、辞書から境界情報を抽出し、それをリストに格納するforループを書いています。 box = v7wpoint.boxidtobox[answer_bo

0熱

1答えて

Tensorflowオブジェクト検出APIに機能マップを表示する方法はありますか？

このようなニューラルネットワークで処理された画像の抽出された特徴を示す多くの画像、があります。 Tensorflow物体検出APIを使用してこれらの画像を表示する方法はありますか？私はそれらをレポートに使用したいと思っています。私のモデルが実際にデータセット内のオブジェクトを検出するのに関係する機能を確認するのは面白いと思います。

0熱

1答えて

Google Object Detection API：TotalLossの変動

私は自分のデータセットでGoogle Object Detection APIを使用しています。ほとんど50Kステップ後に60％の精度で収束し始めます。私はそれが一般的にうまくいくと思います。しかし、TotalLossグラフィックや一般的にすべての損失グラフィックスを見ると、それほど変動することはありません。それは次のようになります。何この理由だろうか？それは正常かどうか？説明ではない場合。ま

1熱

1答えて

オブジェクト検出API - evalが電車の前で終了しました（部分的な精度を提供します）

私は500〜画像データセット（評価画像=データセットの10％）でテンソルフロー検出APIを使用してSSD + mobilenetを訓練しました。 gcloudを使用してトレーニングを行い、evalプロセスを実行しました。トレーニングプロセスは7時間かかり、評価プロセスはわずか45分かかりました。テンソルフローを実行すると、すべてのステップ（200K）で損失グラフが表示されますが、精度は（評価プ

1熱

1答えて

既存のTensorFlowオブジェクト検出モデルを制限する方法はありますか？

GitHubのテンソルフロー/モデルリポジトリでは、オブジェクト検出のための5つの事前訓練モデルが提供されています。これらのモデルはCOCOデータセットで訓練され、90種類のオブジェクトを識別できます。私は人を検出するだけのモデルが必要ですが、他には何もありません。私は人々のラベルだけを印刷するようにコードを変更することができますが、他の89個のオブジェクトを探します.1つのオブジェクトを探す

1熱

1答えて

リンクの下からJS-objectdetectの例実行

のWebRTC利用できません： "使用できないのWebRTC" のWebRTCを有効にしようとしましたを http://mtschirs.github.io/js-objectdetect/examples/example_sunglasses.htm をしかし、実行している上、それは警告を表示しますchrome：// flags/Andコマンドから実行： chrome.exe --enable