基于YOLO3的目标检测
我正在深度时尚数据集上训练一个模型，包括两个类（上布和下布）。数据集的问题是它对每个图像只使用一个边界框。然而，在某些情况下，图像包括这两个类。
我仍然不确定，在预测阶段，使用这样一个数据集的训练模型是否能够返回两个图像的边界框，包括上衣和下装。有什么想法吗？
共有1个答案
不用担心，您可以在这里的网页中尝试一些常见对象的示例-
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb
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我正在尝试在Android上应用一个自定义的对象检测模型。为了应用该模型，我使用/lite/examples/object_detection下的tensorflow存储库示例。为此我也在使用我的个人手机（小米红米Note 8 pro，Android10）进行测试。该示例工作完美，能够识别不同的对象。但是，当我尝试导入自定义模型时，applycation会反复崩溃。为了运行我在build.grad
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我正在尝试使用以下命令评估我的模型： 我得到了这个错误 我得到了这个错误： Traceback（最近一次调用）：文件"eval.py"，第142行，在tf.app.run（）文件"C：\用户\mosta\Anaconda3\envs\matt\lib\site-包\tensorflow_core\python\平台\app.py"，第40行，在运行_run（main=Main， Argv=Argv
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@subpage tutorial_py_face_detection_cn 人脸识别 使用 haar-cascades
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在“锚框”一节中，我们在实验中以输入图像的每个像素为中心生成多个锚框。这些锚框是对输入图像不同区域的采样。然而，如果以图像每个像素为中心都生成锚框，很容易生成过多锚框而造成计算量过大。举个例子，假设输入图像的高和宽分别为561像素和728像素，如果以每个像素为中心生成5个不同形状的锚框，那么一张图像上则需要标注并预测200多万个锚框（$561 \times 728 \times 5$）。 减少锚框
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本文向大家介绍Opencv基于CamShift算法实现目标跟踪，包括了Opencv基于CamShift算法实现目标跟踪的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 CamShift算法全称是“Continuously Adaptive Mean-Shift”（连续的自适应MeanShift算法），是对MeanShift算法的改进算法，可以在跟踪的过程中随着目标大小的变化实时调整搜索窗口大小，对于视频序
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我有一个2维数组叫做，也就是32x32。每个元素表示清除路径，表示墙。 窗口分辨率为800x800，这意味着
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我计划一个独立游戏项目已经有一段时间了。我会为你总结一下，这样我就可以直接回答这个问题。 它是通过Visual Studio完全使用最新版本的XNA完成的。希望将其放在360和PC上，但目前我只是在真正寻找面向PC的解决方案。 这是一个2D侧向滚动射击游戏（想想大都会风格，甚至是Terraria）。它最终将包括一个游戏中的地图编辑器，地图是基于图块的（16x16）。会有向上和向下滚动。我希望在开发
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这是图像...汽车内的车牌 我已经用yolo进行了汽车检测，还训练了另一个用于车牌检测的yolo模型，它检测所有车辆的车牌。我想加入这两个代码，它只检测汽车牌照。上面的图像检测了公共汽车和卡车的牌照。如果检测到的车辆是汽车，我有没有办法检测到车牌？