在花了几天试图完成这项任务之后,我想分享一下我如何回答这个问题的经验:
如何使用TS对象检测来训练使用我自己的数据集？
我正在使用Tensorflow的对象检测API构建RCNN检测网络。
我的目标是在户外视频中检测动物的边界框。大多数框架没有动物，只是具有动态背景。
大多数教程侧重于培训自定义标签，但没有提及负面的培训样本。这类检测器如何处理不包含感兴趣对象的图像？它只会输出低概率，还是会强制尝试在图像内绘制边界框？
我目前的计划是在opencv中使用传统的背景减法来生成潜在帧并将其传递到经过训练的网络。我是否还应将一类“背景”边界框包括为“负数据”？
最终的选择是使用opencv进行背景扣除，使用RCNN生成边界框，然后使用农作物的分类模型来识别动物和背景。