小编Nik*_*ik 的帖子

我正在开展一个项目,涉及检测各种框架中的人.检测器能够检测帧序列中的大多数人.

但它有时会像人一样检测静止的背景物体.我真的想知道为什么会发生这种情况以及探测器的当前工作如何导致这些误报.

那么可以采取哪些措施来消除这些误报呢？

假阳性检测样本:

所以我正在学习如何使用Tensorflow来微调自定义数据集的Inception-v3模型.

我发现了两个与此相关的教程.一个是关于" 如何为新类别重新构建初始层的最终层 ",另一个是" 使用TensorFlow中的Inception训练您自己的图像分类器并进行微调 ".

我在虚拟机上完成了第一次再培训教程,只用了2-3个小时就完成了.对于相同的花朵数据集,我正在GPU上进行第二次微调教程,并且花了大约一整天来执行培训.

再培训和微调有什么区别？

我的印象是,两人都使用预先训练过的Inception v3模型,删除旧的顶层并在花卉照片上训练一个新的顶层.但我的理解可能是错的.

我正在尝试处理一堆文件并尝试使用增量文件名保存它们.

例如,文件名应为: S1-T1-C.00001.jpeg, S1-T1-C.00002.jpeg,...., S1-T1-C.03021.jpeg and so on

我目前使用的代码是:

i = o
for imagePath in imagePaths:
    ....
    cv2.imwrite('S1-T1-C.%5d.jpeg' % (i),image)
    i += 1

我得到的输出文件名是这样的: S1-T1-C. 1.jpeg, S1-T1-C. 2.jpeg, .....,S1-T1-C. 100.jpeg,..., S1-T1-C. 3021.jpeg

如何在文件名中添加零？