Ist es möglich, mit TensorFlow eine Bounding-Box-Vorhersage zu haben? Ich habe TensorBox auf Github gefunden, aber ich suche nach einem besseren unterstützten oder vielleicht offiziellen Weg, dieses Problem anzugehen.
Ich muss das Modell für meine eigenen Klassen umschulen.
Es ist unklar, was genau du meinst. 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: Ссылка oder eine andere, die Sie in Google finden können.
Der COCO2016-Gewinner für die Objekterkennung wurde im Tensorflow implementiert. Einige Techniken nach dem Stand der Technik sind schnelleres R-CNN, R-FCN und SSD. Überprüfen Sie die Folien von Ссылка (Folie 14 enthält wichtige Tensorflow-Ops, die Sie neu erstellen können diese Pipeline).
Bearbeiten 19.06.2017: Tensorflow hat einige Techniken zur Vorhersage von Bboxen veröffentlicht: Ссылка
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