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我在GCP中通过视觉训练了一个目标检测模型，如何在GitHub中由谷歌提供的普通tensorflow对象检测api中使用该模型？它提供了3个导出模型的选项，使用哪个模型&如何使用？
浏览 2提问于2019-11-06得票数 0
我是GCP的免费试用用户，正在学习AutoML视觉的图像分类服务。我有一个关于这项服务的基本问题。我们知道有很多目标识别模型和目标检测模型。它可以是RCNN、YOLO等。我使用AutoML视觉与我的照片数据，我得到了我的自定义模型。没有办法知道我的模型的结构。例如，使用哪些‘模型’来训练我的数据，使用哪个‘网络’，为我的
浏览 23提问于2020-04-23得票数 1
我目前正在寻找使用微软认知服务。它附带了一个，您可以使用它来获取预测的结果。如果不使用此预测API，是否可以使用自定义视觉？我的意思是将模型导出到Tensorflow，并构建自己的API，直接从Tensorflow获取结果。
我似乎可以导出该模型以供移动使用，或者在Docker容器中运行它。但是，似乎预测API被连接到了Docker容器中。
浏览 0提问于2019-06-05得票数 1
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我有一个使用谷歌云AutoML视觉训练的模型。我想知道进行训练所需的计算时间，以及该模型的训练费用。我已经主动审查了计费帐户ID xxxxx，并发现有AutoML图像对象检测设备模型的培训信用435.54美元新西兰元。我花了时间计算云视觉API AutoML对象检测<
浏览 3提问于2020-03-04得票数 0
正如我所说的，我通过自定义视觉创建了一个新的模式。现在，我想用这个模型来分析其他图像。有可能吗？我应该使用哪个端点？谢谢。
浏览 2提问于2019-09-28得票数 0
我尝试使用Google Vision API和一个用例研究来检测戴口罩的人的脸，由于API响应以及web-ui演示https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop
浏览 39提问于2021-01-20得票数 0
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我的Azure自定义视觉视频对象在FO层中具有高检测延迟。如何最小化响应时间？我应该选择S层吗？我的计划使用了一个自定义视觉对象检测模型，它是我在Azure自定义视觉门户上训练的，然后在我的Python脚本中使用预测API，它将视频逐帧发送到API。这在响应时间上有很大的延迟。
浏览 13提问于2019-03-10得票数 0
我正在尝试运行一个对象检测模型(SSD+Inceptionv2)，并获得边界框作为结果。在从帧中获得边界框之后，裁剪后的图像应该通过不同的分类模型(在不同的库上进行训练，如keras和caffe)并获得预测结果。
由于这种分类模型的预测方法不起作用。关于如何在目标检测输出边界框(裁剪图像)上运行不同的分类模型，有什么想法吗？
浏览 1提问于2020-03-03得票数 0
我正在使用tensorflow对象检测api。我能够使用预先训练的模型来检测默认的90个类。通过在只包含macncheese的新数据集上进行训练，我还能够仅检测自定义对象(例如：macncheese)。
我很难尝试将90 (默认)+ 1(macncheese)对象类组合在一起进行检测。我听说过这样的解决方案，比如通过向coco原始数据集添加新的数据集，从头开始训练91个类。我还试图返回预训练
浏览 0提问于2018-10-16得票数 2
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我正在使用Python (OpenCV、keras、tensorflow)构建一个计算机视觉应用程序，它需要检测一个对象，然后计算出该前端对象后面有多少个对象。因此，对象常常是重叠的。这里的目的是检测队列前面(前景)的人，然后检测前面人背后的人数，尽管后面的人被排除在外。
我已经建立了一个对象识别模型，使用keras来查找前景中的对象，但现在我需要计算出该对象背后有多少个。我的训练数据是数千个物体的图像ins直线，类似于上面链接的图像
浏览 0提问于2019-03-12得票数 6
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您好，我已经使用tensorflow 1.14对象检测API训练了对象检测模型，我的模型运行良好。然而，我想减少/优化模型的参数，使其更轻。如何在训练好的模型上使用剪枝？
浏览 29提问于2021-10-22得票数 0
我试图理解tensorflow团队在github链接中提供的示例代码。除了下面几行代码之外，我能够理解大部分代码。
# Set up object-based checkpoint restore --- SSD has two prediction
#
浏览 4提问于2021-02-26得票数 0
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基于图像的目标检测与分割
、、、
我需要知道是否有任何方法可以从交通图像或停车场图像中检测到一辆汽车，然后将其分割出来。
我已经谷歌了很多，但大部分内容是基于视频的，我对图像处理一无所知。
浏览 2提问于2013-08-26得票数 1
我使用的是一个可教导的机器模型，我训练它来识别一些特定的对象，然而，它的问题是它不能识别什么时候什么都不存在，基本上它总是假设其中一个对象在那里。我正在考虑的一个潜在解决方案是在同一个应用程序中结合两个模型，比如YOLO V2 Tflite模型。这是否可能/有效呢？如果是这样，那么最好的方法是什么？
浏览 0提问于2020-08-03得票数 0
在计算机视觉中，使用有监督的任务是很常见的，在这些任务中，数据集必须由人工注释。一些例子是对象分类(类标签)、检测(包围框)和分段(像素级掩码)。这些数据集本质上是一对输入-输出，用于训练卷积神经网络，通过梯度下降优化学习从输入到输出的映射。但是动物不需要任何人给他们展示包装箱或面具，让他们学会探测物体，了解周围的视觉世界。这让我认为大脑一定是在进行某种自我监督来训练自己去观察。
目前的研究对大脑用来达到如此卓越的视觉能力水平的学习范
浏览 0提问于2019-04-05得票数 3
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谷歌云视觉自动ML和Google张量流有什么区别？
只是想弄明白这两种成分。
浏览 0提问于2021-04-06得票数 1
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我试图在自动模型中使用流，所以我尝试在顶点工作室中导入自定义的自动模型，但是它显示了“这个项目中有0种合格的模型()”(顶点AI -> -> studio从顶点AI导入)。我有模型在顶点AI模型注册表，它显示两个模型，但我不能通过顶点工作室导入它。我是否有其他方法可以使用自动模型来进行流数据(图像或视频分类)？
浏览 6提问于2022-11-07得票数 0
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我是计算机视觉的新手，现在我正在做一些关于目标检测的研究。我读过关于更快的RCNN和RFCN的论文，也读过YOLO。看来最大的问题是速度？并且它们都仅使用图像数据数据。有没有结合文本和图像数据的模型？这意味着当训练数据很小时，我们可以使用文本中的信息来帮助检测。例如，当训练数据很小时，模型无法清楚地区分狗和猫，但模型可以告诉该对象附近有一块骨骼，并且该模型从文本<
浏览 0提问于2017-03-28得票数 1
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