Tensorflow object detection API调整输出的置信度

最新推荐文章于 2024-01-17 13:05:00 发布
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分类专栏： Object Detection API使用
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43599336/article/details/86551575
本文介绍如何解决使用TensorFlow Object Detection API进行图像目标检测时，输出图像未显示边界框的问题。通过调整置信度阈值并在可视化函数中设置min_score_thresh参数为0.2，可以确保至少20%置信度的对象被标记并绘制边界框。

Tensorflow object detection API 输出还是原图，没画框怎么办？
有些时候改一下置信度就好了
在这里插入图片描述
在检测程序里面找到“vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array” 加入

min_score_thresh=0.2

0.2表示把20%以上的检测对象输出
不要忘了在上一句最后加上一个英文逗号→ “,”

Tensorflow object detection API 将自己的模型迁移到手机并实时检测
奥特曼大战神
08-16 3579
本节将上两节内容合并，讨论如何将自己训练的图表检测模型部署到手机并实现实时检测． １，打开上次的android studio,将上上一节训练的图表检测模型的.pb文件放到本项目的assets目录下．命名任意（本例yjf.pb） ２，复制assets目录下的任意一个.txt文件为yjf.txt，打开后从第二行开始写lable（第一行是???不用动，别删），label的顺利和训练模型时候的标号顺序...
Tensorflow object detection API输出识别对象的坐标等信息
Bend_Function的博客
11-15 3209
Tensorflow object detection API输出识别对象的坐标等信息 此程序基于Tensorflow object detection API。 视频演示地址：https://www.bilibili.com/video/av32418677/?p=3 # By Bend_Function # https://space.bilibili.com/275177832 # 可以放...
深度置信网络_神经网络现在还能告诉你它什么时候不可信了！
weixin_39723899的博客
12-14 669
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TF ObjectDetectionAPI的安装、验证测试（3）
duanshao的专栏
11-12 873
3. 视频识别物体。          一般Anaconda3安装时不会安装opencv_python版的。要自己动手安装。步骤如下。        （安装opencv_python时也试过condainstall -c https://conda.binstar.org/menpoopencv3 这个方式，但提示找不到opencv3，故保险起见用如下方式）         
mmsegmentation模型输出的置信度不在0~1之间应该怎么办呢？
chenyuan1111的博客
01-17 648
【代码】mmsegmentation模型输出的置信度不在0~1之间应该怎么办呢？
[论文解读]Consistent Optimization for Single-Shot Object Detection将置信度与边框联系起来
一碗白开水一
06-06 1021
论文题目：Consistent Optimization for Single-Shot Object Detection 作者：Tao Kong 1 Fuchun Sun 1 Huaping Liu 1 Yuning Jiang 2 Jianbo Shi 3 目前，大多数的Detector模型改进方法都集中在了two-stage阵营中，比如Cascade R-CNN、IoU-Net，One-S...
Tensorflow object detection api(maskrcnn的搭建流程)
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04-21 1642
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精品--《深度学习图像识别技术：基于TensorFlow Object Detection API和Intel .zip
02-05
8. **后处理**：检测结果的后处理也很重要，包括非极大值抑制(NMS)以去除重复检测、边界框调整和分类置信度阈值设置等，确保最终输出的质量。 9. **评估指标**：了解常用的评估指标，如平均精度(mAP)、召回率和精确...
用tensorflow object detection API进行目标检测.zip
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09-06
输出结果是一个边界框（称为Bounding-box，一般形式为(x1,y1,x2,y2)，表示框的左上角坐标和右下角坐标），一个置信度分数（Confidence Score），表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率（首先得到类别...
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一、 softmax层                                                                          作用：将一个神经网络的输出变成一个概率分布。原始的输出被用作置信度来生成新的输出，这个输出满足概率分布的所有要求。这个概率可以理解为，经过神经网络的推导，一个样例以不同类别的输出概率分别是多大。这个概率分布可以直接通过计算交叉...
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然后点击生成数据集然后选择导出数据，可选择将数据下载到电脑也可以复制下载代码在项目中进行下载将下载好的数据解压到YOLOV5的项目里（本地使用的话推荐直接下载到电脑）
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介绍本章的目的是让你了解和运行 TensorFlow在开始之前, 先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 对将要学习的内容有初步的印象.这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它.import tensorflow as tf import numpy as np# 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 10
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本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 卷积神经网络 注意:本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10...
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mask_rcnn_inception_v2_spot.config是TensorFlow的Object Detection API模块中的一个配置文件，用于配置Mask R-CNN模型的训练和推理参数。下面是一些常见参数及其含义： 1. num_classes：指定目标类别的数量，包括背景类。例如，如果要检测20个类别，则num_classes设置为21。 2. image_resizer：设置图像预处理的方式，如通过保持宽高比进行缩放或裁剪。 3. feature_extractor：指定特征提取器的类型，例如InceptionV2、ResNet等。 4. first_stage_anchor_generator：设置第一阶段锚框生成器的参数，包括尺度、宽高比等。 5. first_stage_box_predictor：设置第一阶段边界框预测器的参数，如使用的卷积核大小、激活函数等。 6. first_stage_nms_iou_threshold：指定第一阶段非极大值抑制（NMS）的IoU（Intersection over Union）阈值。 7. second_stage_box_predictor：设置第二阶段边界框预测器的参数，如使用的卷积核大小、激活函数等。 8. second_stage_post_processing：设置第二阶段后处理的参数，如使用的非极大值抑制（NMS）的IoU阈值和置信度阈值。 9. second_stage_batch_size：设置第二阶段的批量大小，用于训练和推理。 10. use_dropout：设置是否在特征提取器中使用dropout正则化。 11. detection_score_converter：设置检测分数转换器的类型和参数，用于将检测分数转换为最终的置信度。 以上仅是一些常见的参数，实际上，mask_rcnn_inception_v2_spot.config文件中还包含了其他许多参数，用于配置模型的各个方面，如学习率、优化器、训练和推理的路径等。通过修改这些参数，我们可以根据需求来定制和优化Mask R-CNN模型的训练和推理过程。
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