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python - 如何在tensorflow中使用CNN的特征进行物体检测?

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-30 02:28:25 25 4
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我正在尝试建立一个端到端的统一模型来检测(定位)图像中的对象。对象本身可以有多种类型,如“自然文本”,但对象周围的特征应决定感兴趣区域的位置。

就像检测人脸一样,不考虑人脸本身的特征。即它在脖子周围有一些愤怒的距离。

我希望输出是对象的坐标,或者像 image-net 格式一样生成边界框,例如:[xmin , ymin , xmax, ymax]我有一个包含 500 张图像的数据集。 tensorflow 中是否有基于周围特征的物体检测示例。即来自 conv1 或 conv2 的特征图。 ?

最佳答案

您可以查看基于 Tensorflow 的对象检测/定位框架: https://github.com/Russell91/TensorBox

不过,我不确定 500 张图像是否足以成功地重新训练提供的模型。

关于python - 如何在tensorflow中使用CNN的特征进行物体检测?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37073953/

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