use*_*890 9 machine-learning image-recognition deep-learning tensorflow
我是TensorFlow的新手.
实际上,我正在TensorFlow网站上测试一些分类的例子"卷积神经网络",它解释了如何将输入图像分类为预定义的类,但问题是:我无法弄清楚如何检测多个对象相同的形象.例如,我有一个带有猫和狗的输入图像,我希望我的图形在输出中显示它们都是图像中的"猫和狗".
rme*_*ens 24
好问题.检测同一图像沸腾中的多个对象本质上是"分割问题".两种不错的流行算法是YOLO(你只看一次)和SSD(单次多盒检测器).我在底部包含了他们的链接.
我会看一些关于YOLO如何运作的视频,看看你是否掌握了这个想法.然后阅读SSD上的论文,看看你是否明白为什么这个算法更快,更精确.
两种算法都是单次传递:它们只查看图像"一次"并预测它们发现的类别的边界框.有更精确的算法,但它们更慢(它们首先选择他们想要查看的许多点,然后仅在该点上运行分类器.结果是它们每个图像运行该分类器很多次,这很慢).
如你所说,你是Tensorflow的新手,你可以尝试其他人制作的代码:https://github.com/thtrieu/darkflow.非常广泛的自述文件向您展示了如何开始使用您自己的数据集.
祝你好运,如果你有其他问题,或者如果这些算法不适合你的用例,请告诉我们.
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