TensorFlow kullanarak sınırlayıcı kutuları öngörmek mümkün mü? Github'da TensorBox'u buldum ama bu sorunu çözmek için daha iyi desteklenen veya belki de resmi bir yol arıyorum.Tensorflow ve inception-v3'ü kullanarak sınırlayıcı kutular
Modelimi kendi sınıflarım için yeniden eğitmem gerekiyor.
Tam olarak ne demek istediğinizi net değil. Nesne tespitine ihtiyacınız var mı? Onu 'sınırlayıcı kutulardan' kabul ediyorum. Eğer öyleyse, başlangıç ağları göreviniz için doğrudan uygulanabilir değil, sınıflandırma ağlarıdır. Tek Çekim Dedektörü (SSD) veya Sadece Bir Kez Bak (YOLO) gibi nesne algılama modellerini aramalısınız. Genellikle sınıflandırma ağlarından önceden eğitilmiş konvolüsyon tabakaları kullanırlar, fakat bunun üstünde ek katmanları vardır. Eğer Inception (aka GoogLeNet) istiyorsanız, YOLO buna dayanmaktadır. Bu uygulamaya bir göz atın: https://github.com/thtrieu/darkflow veya Google'da bulabileceğiniz başka herhangi bir şey.
Darkflow'u denediniz mi? Belgeleri korkunç buluyorum. –
Hayır, çoğunlukla RTFS ile belgelenmiş olan darknet kullanıyordum ... –
Nesne algılaması için COCO2016 kazananı tensorflow'da uygulandı. Bazı sanat teknikleri, daha hızlı R-CNN, R-FCN ve SSD'dir. Slaytları http://image-net.org/challenges/talks/2016/GRMI-COCO-slidedeck.pdf'dan kontrol edin (bu boru hattını yeniden oluşturmanız için Slayt 14'te tensorflow ops anahtarı vardır).
Düzenleme 2017/06/19: Ben de aynı endişe var https://research.googleblog.com/2017/06/supercharge-your-computer-vision-models.html
Merhaba @BernardoGO, bunun için herhangi bir çözüm bulmak var: Tensorflow bboxes tahmin için bazı teknikler yayınladı? –