Als «object-detection» getaggte Fragen

Können wir Bilder mit variabler Größe als Eingabe für die Objekterkennung in ein Faltungsnetzwerk geben? Wenn möglich, wie können wir das tun? Wenn wir jedoch versuchen, das Bild zuzuschneiden, verlieren wir einen Teil des Bildes, und wenn wir versuchen, die Größe zu ändern, geht die Klarheit des Bildes verloren. Bedeutet …

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

Ich versuche die Yolo v2-Verlustfunktion zu verstehen: λc o o r d∑i = 0S2∑j = 0B1o b jich j[ ( xich- x^ich)2+ ( yich−y^i)2]+λcoord∑i=0S2∑j=0B1objij[(wi−−√−w^i−−√)2+(hi−−√−h^i−−√)2]+∑i=0S2∑j=0B1objij(Ci−C^i)2+λnoobj∑i=0S2∑j=0B1noobjij(Ci−C^i)2+∑i=0S21obji∑c∈classes(pi(c)−p^i(c))2λcoord∑i=0S2∑j=0B1ijobj[(xi−x^i)2+(yi−y^i)2]+λcoord∑i=0S2∑j=0B1ijobj[(wi−w^i)2+(hi−h^i)2]+∑i=0S2∑j=0B1ijobj(Ci−C^i)2+λnoobj∑i=0S2∑j=0B1ijnoobj(Ci−C^i)2+∑i=0S21iobj∑c∈classes(pi(c)−p^i(c))2\begin{align} &\lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}[(x_i-\hat{x}_i)^2 + (y_i-\hat{y}_i)^2 ] \\&+ \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}[(\sqrt{w_i}-\sqrt{\hat{w}_i})^2 +(\sqrt{h_i}-\sqrt{\hat{h}_i})^2 ]\\ &+ \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}(C_i - \hat{C}_i)^2 + \lambda_{noobj}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{noobj}(C_i - \hat{C}_i)^2 \\ &+ \sum_{i=0}^{S^2} \mathbb{1}_{i}^{obj}\sum_{c …

15 neural-networks  loss-functions  object-detection  yolo 

Ich bin ziemlich verwirrt darüber, wie ich die AP- oder mAP-Werte berechnen kann, da es anscheinend einige verschiedene Methoden gibt. Ich möchte speziell die AP / mAP-Werte für die Objekterkennung erhalten. Alles was ich sicher weiß ist: Rückruf = TP / (TP + FN), Präzision = TP / (TP + …

8 machine-learning  precision-recall  model-evaluation  average-precision  object-detection 

Angenommen, Sie haben einen Objekterkennungsdatensatz (z. B. MS COCO oder Pascal VOC) mit N Bildern, in denen k Objektklassen gekennzeichnet sind. Sie trainieren ein neuronales Netzwerk (z. B. Faster-RCNN oder YOLO) und messen die Genauigkeit (z. B. IOU@0.5). Jetzt führen Sie x zusätzliche Objektklassen ein und fügen Ihrem ursprünglichen Datensatz …

7 machine-learning  neural-networks  object-detection  labeling 

In den letzten Jahren hat das Gebiet der Objekterkennung nach der Popularisierung des Deep-Learning-Paradigmas einen großen Durchbruch erlebt. Ansätze wie YOLO, SSD oder FasterRCNN halten den Stand der Technik in der allgemeinen Aufgabe der Objekterkennung [ 1 ]. In dem spezifischen Anwendungsszenario, in dem wir nur ein Referenzbild für das …

7 neural-networks  deep-learning  image-processing  computer-vision  object-detection