Ist es möglich, Bounding-Box-Vorhersage mit TensorFlow? Ich habe TensorBox auf Github gefunden, aber ich suche nach einem besseren unterstützten oder vielleicht offiziellen Weg, dieses Problem anzugehen.Bounding-Boxen mit Tensorflow und Inception-v3
Ich muss das Modell für meine eigenen Klassen umschulen.
Es ist unklar, was genau meinst du. Brauchen Sie eine Objekterkennung? Ich nehme es von den "Begrenzungsboxen" an. Wenn dies der Fall ist, sind Anfangsnetzwerke für Ihre Aufgabe nicht direkt anwendbar, sie sind Klassifikationsnetzwerke. Sie sollten nach Objekterkennungsmodellen wie Single Shot Detector (SSD) oder You Only Look Once (YOLO) suchen. Sie verwenden oft vortrainierte Faltungsschichten aus Klassifikationsnetzwerken, haben aber zusätzliche Schichten darüber. Wenn Sie Inception wollen (alias GoogLeNet), basiert YOLO darauf. Sehen Sie sich diese Implementierung an: https://github.com/thtrieu/darkflow oder eine andere, die Sie in Google finden können.
Haben Sie Darkflow ausprobiert? Ich halte die Dokumentation für schrecklich. –
Nein, ich habe Darknet benutzt, auch meistens mit RTFS dokumentiert ... –
Der COCO2016 Gewinner für die Objekterkennung wurde in tensorflow umgesetzt. Einige Techniken nach dem Stand der Technik sind schnelleres R-CNN, R-FCN und SSD. Überprüfen Sie die Folien von http://image-net.org/challenges/talks/2016/GRMI-COCO-slidedeck.pdf (Folie 14 hat Schlüssel tensorflow ops für Sie diese Pipeline erstellen).
bearbeiten 2017.06.19: Tensorflow veröffentlicht einige Techniken zur Vorhersage bboxes: https://research.googleblog.com/2017/06/supercharge-your-computer-vision-models.html
Hallo @BernardoGO ich das gleiche Interesse haben, haben Sie eine Lösung für diese finden? –