Ограничивающие рамки с помощью tenorflow и inception-v3

python neural-network tensorflow

3621 просмотра

2 ответа

1284 Репутация автора

Можно ли иметь прогнозирование ограничивающих рамок с помощью TensorFlow? Я нашел TensorBox на github, но я ищу лучший поддерживаемый или, возможно, официальный способ решения этой проблемы.

Мне нужно переучить модель для моих собственных классов.

Автор: BernardoGO Источник Размещён: 18.07.2016 09:49

Ответы (2)


8 плюса

2606 Репутация автора

Решение

Непонятно, что именно вы имеете в виду. Вам нужно обнаружение объекта? Я предполагаю это из «ограничивающих рамок». Если это так, начальные сети не имеют прямого отношения к вашей задаче, они являются классификационными сетями. Вы должны искать модели обнаружения объектов, такие как Single Shot Detector (SSD) или You Only Look Once (YOLO). Они часто используют предварительно обученные сверточные слои из классификационных сетей, но имеют над ними дополнительные слои. Если вы хотите Inception (он же GoogLeNet), на этом основывается YOLO. Посмотрите на эту реализацию: https://github.com/thtrieu/darkflow или любую другую, которую вы можете найти в Google.

Автор: Dmytro Prylipko Размещён: 21.12.2016 04:38

1 плюс

144 Репутация автора

Победитель COCO2016 для обнаружения объектов был реализован в тензорном потоке. Некоторыми современными технологиями являются Faster R-CNN, R-FCN и SSD. Проверьте слайды с http://image-net.org/challenges/talks/2016/GRMI-COCO-slidedeck.pdf (Слайд 14 содержит ключевые функции тензорного потока, чтобы вы могли воссоздать этот конвейер).

Редактировать 19.06.2017: Tensorflow выпустил несколько методов для прогнозирования bboxes: https://research.googleblog.com/2017/06/supercharge-your-computer-vision-models.html

Автор: Sid M Размещён: 12.01.2017 07:13
Вопросы из категории :
32x32