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python - 对象检测 - 如何使用 CNN 检测和提取特征并使用分类器对其进行分类？

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-28 18:10:25

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我有一个图像分类问题，其中类的数量随着时间的推移而增加，当创建一个新类时，我只是用新类的图像训练模型。我知道这不可能用 CNN 来解决，所以为了解决这个问题，我进行了迁移学习，我使用 Keras 预训练模型来提取图像的特征，而不是用新层替换最后一层(用于分类) ，我使用了能够增加类数的随机森林。我使用在 imagenet 数据集上训练的 InceptionResnetV2 实现了 86% 的准确率，目前来说这很好。

现在我想做同样的事情，但要解决对象检测问题。我怎样才能做到这一点？我可以使用 Tensorflow 对象检测 API 吗？

是否可以用随机森林替换带有检测算法(如 Faster-RCNN 或 SSD)的预训练 CNN 的最后一层？

最佳答案

是的，您可以使用 Tensorflow 对象检测 API 实现上述方法。此外，您可以将 InceptionResnetV2 训练模型用作特征提取器。 TensorFlow 对象检测 API 已经具有在 coco 数据集上训练的 InceptionResnetV2 特征提取器。可在 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md 获得

或者，如果您想提供或创建自定义特征提取器，请点击链接 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/defining_your_own_model.md

如果您不熟悉 Tensorflow 对象检测 API。请按照本教程， https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10

希望这对您有所帮助。

关于python - 对象检测 - 如何使用 CNN 检测和提取特征并使用分类器对其进行分类？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51045910/

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