如何为Edge TPU板转换在自定义数据集上训练的模型?
我已经使用Tensor Flow Object Detection API训练了自定义数据集.我运行“预测"脚本，它在GPU上运行良好.现在，我想将模型转换为精简版，然后在Google Coral Edge TPU板上运行以检测我的自定义对象.我浏览了Google Coral Board网站提供的文档，但发现它很混乱. 如何在Google Coral Edge TPU板上转换和运行它? 谢谢
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找不到`protoc`命令
运行此命令时: protoc --python_out=. .\object_detection\protos\anchor_generator.proto 在命令行上的tensorflow对象检测文件上，我得到: 'protoc' is not recognized as an internal or external command, operable program or b
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protoc object_detection/protos/*.proto:没有这样的文件或目录
我在此处中找到示例. 但是每当我输入命令"C:/Program Files/protoc/bin/protoc"时，object_detection/protos/ .proto --python_out =. 我收到一条错误消息，提示为object_detection/protos/ .proto:没有这样的文件或目录. 我无法创建名为* .proto的目录.因此，我缺少有关如何执行此操作的一些
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对象识别，检测与分类?有什么不同?
我不知道这是否是在正确的stackexchange论坛上问这个问题的地方，如果不是这种情况，请告诉我. 我正在开发一个应用程序，该应用程序给出了包含绘画的输入图像作为输入，它能够告诉您绘画的标题.类似的情况是:给定包含建筑物的输入图像，返回的结果就是建筑物的名称. 这是什么样的应用程序?首先，我会说“图像分类"之类的话.我不是计算机视觉方面的专家，但我一直认为“图像分类"类似于“给定图
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“在适应的标准ML-Engine对象检测训练上，由对等方重置连接
我的目标是基于“对象检测" API中的pet-training示例，使用Google ML-Engine测试自定义的对象检测训练. 经过一些成功的训练周期(可能直到第一个检查点，因为尚未创建检查点)... 15:46:56.784 全局步骤2257:损耗= 0.7767(1.70秒/步) 15:46:56.821 全局步骤2258:损耗= 1.3547(1.13秒/步) .
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遵循Google对象检测API教程时出错
在遵循gcloud ml-engine jobs submit training `whoami`_object_detection_`date +%s` \ --job-dir=gs://${YOUR_GCS_BUCKET}/train \ --packages dist/object_detection-0.1.tar.gz,slim/dist/slim-0.1.tar.gz \ --modu
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错误:无法为检查点gs://obj-detection/train/model.ckpt匹配文件
我在Google Cloud ml上运行我的检测模型，并在运行评估脚本时遇到了此错误.我发现此链接提到了此问题，但似乎这个问题一直没有解决.有人知道如何解决这个问题吗?任何帮助将不胜感激.谢谢. 错误2018-02-04 12:53:10 -0600主副本0无法匹配文件 用于检查点gs://obj-detection/train/model.ckpt-0 INFO 2018-02-04
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为什么yolo无法检测图像中的所有对象？
我正在尝试使用AlexeyAB暗网检测图像中的对象，但是它仅检测2或3个对象。它无法检测小对象（例如帽子）。我正在使用以下命令： ./ darknet探测器测试./cfg/coco.data ./cfg/yolov3.cfg / weight_path / / image_path / 我该怎么办？ 解决方案 根据 AlexeyAB页面对于小型对象，您可以执行以下操作：
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中提琴琼斯对象检测的阈值
我正在尝试执行Viola和Jones在他们关于快速物体检测的论文中所述的Adaboost培训。但是，我不了解如何获得将160k每个特征从非人脸分类的人脸阈值。这是您手动设置的阈值吗？还是基于某种数学？ 有人可以向我解释一下数学吗？ 撰写了有关ROC分析的出色介绍。 Shappire和Freund中介绍了完成所需功能的完整算法的书，第3.4.2节。
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如何获得轮廓分明的边缘，而与颜色无关
我正尝试开发一个使用Android Camera来检测“万事达卡，签证，客户卡等"卡的应用程序，为此，我使用了OpenCV4Android版本3.0.0.为了完成此任务，我做了以下事情: 1-使用 将从相机拍摄的帧转换为灰度 Imgproc.cvtColor(this.mMatInputFrame, this.mMatGray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); 2-
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Python OpenCV:inRange()停止工作且没有更改
我目前正在使用Raspberry Pi 3 Model B对橙色球进行实时对象检测.下面的代码应该拍摄一帧，然后使用cv2.inRange()函数，使用RGB(BGR)过滤图像. ).然后我应用拨号和腐蚀来消除噪音.然后我找到轮廓并绘制它们.这段代码一直有效到现在.但是，当我今天运行它而不进行更改时，出现了以下错误: Traceback (most recent call last):
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HOG检测器:检测到的roi大小与训练样本大小之间的关系
我正在用opencv和HOGDescriptor c ++对象试验人检测器: HOGDescriptor :: getDefaultPeopleDetector().使用Opencv 2.4.3存储库的sample/cpp目录中的示例程序peopledetect.cpp并针对某些现在，即使我尝试更改参数，我也想尝试一些我必须使用的图像.. 我想是因为图像中的行人比INRIA小得多.因此，最好
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OpenCV :: matchShapes()示例?
我想使用matchShapes()函数在查询图像中查找对象. 比方说，我有一本书的模型图像，我想提取其形状，然后尝试在另一幅图像中找到这本书(其形状). 我在Google上搜索了很多，但是找不到任何有关如何使用matchShapes实现这一目标的真实示例.该文档缺乏. Someoen可以在C ++中做一个小例子吗? 非常感谢！ (请注意，我知道我可以使用SIFT/ORB等，但我想
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具有AttributeError:'module'对象的OpenCV的Python绑定没有属性'FeatureDetector_create'
我正在为OpenCV 2.4.X和OpenCV 3.1使用python绑定，但具有以下简单的两行代码 import cv2 detector = cv2.FeatureDetector_create("SURF") 我得到以下输出: Traceback (most recent call last): File "version_test.py", line 3, in
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Tensorflow对象检测API:多个对象坐标
我正在使用tensorflow进行网络摄像头中的对象检测，此外，我还必须标识图像中每个已标识对象的坐标.当我打印边界框(即"boxes")时，我看到的是一个数组数组，如果我在boxs数组中拉出第一个数组，它会给出[ymin，xmin，ymax，xmax]，这是我猜到的第一个对象的坐标. 我的问题:如果确定了三个对象:Person，Chari，Backpack，那么如何从boxs数组中获取每个
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多脸检测
我在OpenCV(C ++)中有一个代码，该代码使用"haarcascade_mcs_upperbody.xml"来检测上身. 它检测单个上身.如何使它检测多个上半身. 我认为CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT仅检测最大的对象.但是我不知道如何解决这个问题 代码如下: int main(int argc, const char** argv) { CascadeCl
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如何使用OpenCV中SIFT提取的特征在目标对象周围获取矩形
我正在OpenCV中进行对象检测项目，该项目包括将模板图像中的对象与参考图像进行匹配.使用SIFT算法可以准确地检测和匹配特征，但是我希望重新匹配匹配的特征 我的算法使用KD-Tree est ean First技术获取匹配项 解决方案 如果要在检测到的对象周围放置一个矩形，请在这里，您将获得与此完全相同的代码示例.您只需在单应性H周围绘制一个矩形. 希望它会有所帮助.祝你好运.
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如何使用python和opencv检测图像中的水平线并获取其y坐标?
我正在使用“寻找轮廓"方法，然后通过使用fitline函数逼近一条线. 下面是代码: img = cv2.imread('lines.jpg') imgray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,dst = cv2.threshold(imgray,127,255,0) im2,cnts, hierarchy =cv2.findContour
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分析手绘流程图
我正在尝试检测手绘图中的对象和文本. 我的目标是能够“解析"类似 我能做的扩张，侵蚀，大津阈值，反转等，容易得到类似的此 我需要一些指导的是后续步骤. 我有几个想法: 轮廓分析 使用UNIPEN的OCR 边缘检测 轮廓分析 我一直在阅读CodeProject上的"C#中用于图像识别的轮廓分析"，这可能是识别盒子等的好方法.但是我的问题是盒子是连接的，因此没有形成
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车辆细分和跟踪
我已经从事了一段时间的项目，以检测和跟踪从无人机获取的视频中的车辆，目前，我正在使用经过SVM训练的SVM，该功能对从车辆和汽车上提取的局部特征进行特征包表示背景图像.然后，我正在使用滑动窗口检测方法来尝试对图像中的车辆进行定位，然后对其进行跟踪.问题在于这种方法的运行速度远远不够，而且我的检测器不如我希望的那样可靠，因此我收到了很多误报. 因此，我一直在考虑尝试从背景中分割汽车以找到大概位
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