r-cnn 예제

영화 포스터당 몇 개의 예제 이미지가 있습니까? 이 프로젝트는 API 문서에 가볍지만 예제로 라이브러리를 사용하는 방법을 이해하는 데 사용할 수있는 Python 노트북 의 형태로 많은 예제를 제공합니다. 검토하는 데 도움이 될 수 있는 두 개의 노트북은 다음과 같습니다: 정규화 용어는 여기에서 중요하며 RCNN 용지는 교차 유효성 검사를 통해 최상의 λ를 선택했습니다. 또한 모든 예측 된 경계 상자에 해당 접지 진실 상자가 있는 것은 아닙니다. 예를 들어 겹치지 않으면 bbox 회귀를 실행하는 것이 의미가 없습니다. 여기서, 0.6 IoU 이상을 가진 근처의 지상 진실 상자가 있는 예측 된 상자만 bbox 회귀 모델을 훈련하기 위해 유지됩니다. 의미 체계 분할의 예는 왼쪽 아래에서 볼 수 있습니다. 의미 체계 세분화 알고리즘을 사용하려면 입력 이미지의 모든 픽셀을 클래스 레이블(배경에 대한 클래스 레이블 포함)과 연결해야 합니다. 소스 코드는 R-CNN 모델의 각 버전에 대해 사용할 수 있으며, Caffe 딥 러닝 프레임워크를 기반으로 하는 프로토타입 모델이 있는 별도의 GitHub 리포지토리에서 제공됩니다. 예를 들어 : 당신의 귀중한 튜토리얼 주셔서 감사합니다.

코드를 있는 것처럼 실행했지만 하나의 개체 인스턴스만 분리됩니다. 즉 이미지에 두 대의 자동차(예: 예제1)가 있는 경우 한 대의 차량만 감지되고 인스턴스가 분할됩니다. 나는 다른 이미지와 함께 시도했다. 같은 이야기. 참고: 이 예제에서는 컴퓨터 비전 도구 상자™ 및 딥 러닝 도구 상자™ 필요합니다. 병렬 컴퓨팅 툴박스™ 컴퓨팅 기능 3.0을 갖춘 CUDA 지원 엔비디아™ GPU를 사용하여 검출기를 훈련하는 것이 좋습니다. 여기에 두 번째 예입니다, 이 하나 OpenCV 및 마스크 R-CNN을 적용한 자동차의 비디오 클립에 “미끄러짐과 슬라이딩” 겨울 조건에서: 배경 제거를 위해 MASK R-CNN을 사용하는 생각, 마스크가 더 정확한 다음 비디오의 예를 만드는 방법 예를 들어? 이 예제에서는 295개의 이미지가 포함된 소형 차량 데이터 집합을 사용합니다. 각 이미지에는 차량의 레이블이 지정된 인스턴스가 하나 또는 두 개 있습니다.

작은 데이터 세트는 더 빠른 R-CNN 교육 절차를 탐색하는 데 유용하지만 실제로는 견고한 검출기를 훈련하기 위해 더 많은 레이블이 지정된 이미지가 필요합니다. 이 예제에서는 더 빠른 R-CNN을 사용하여 차량 감지기를 훈련하는 방법을 보여 주어 도있습니다. 비슷한 단계를 수행하여 교통 표지판, 보행자 또는 기타 물체에 대한 감지기를 교육할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지에 두 개의 서로 다른 색상, 다른 모델) Toyota 자동차가 있는 경우 두 개의 오브젝트 포함 벡터가 생성되어 두 대의 자동차가 다른 색상으로 표시되더라도 이후 이미지에서 두 대의 자동차를 다시 식별할 수 있습니다. 각도 – 사람의 얼굴이 128-D 얼굴 포함 벡터로 다시 식별 될 수있는 방법과 유사합니다. 개체가 없는 상자를 제외된 예로 간주합니다. 모든 부정적인 예제를 식별하기가 똑같이 어려운 것은 아닙니다. 예를 들어 순수한 빈 배경을 보유하는 경우 “쉬운 음수”일 수 있습니다. 그러나 상자에 이상한 시끄러운 텍스처 또는 부분 오브젝트가 포함되어 있으면 인식하기 어려울 수 있으며 이는 “하드 네거티브”입니다.

!python mask_rcnn.py –mask-rcnn 마스크-rcnn-coco -이미지 이미지/example_01.jpg YOLO는 다른 개체 감지 알고리즘보다 훨씬 빠른(초당 45프레임)입니다. YOLO 알고리즘의 한계는 이미지 내의 작은 물체와 씨름한다는 것입니다(예: 새 떼를 감지하는 데 어려움이 있을 수 있습니다). 이는 알고리즘의 공간적 제약 때문입니다. 당신은 미래에 식물 해충이나 질병 진단의 분야에서 예를 들어 블로그를 다양화 할 계획입니까? 모델과 라이브러리에 익숙해지기 위해 다음 섹션의 첫 번째 예제를 살펴보겠습니다. 기사 에 대한 애드리안 감사합니다. 나는 파이썬 이력서의 초보자입니다. 그럼 내가 example_01 이미지로 코드를 테스트 할 때 그것은 두 대의 자동차 대신 하나의 자동차를 감지했다 ….어떤 설명? 따라서 총 SxSxN 상자가 예측됩니다.