我使用tensorflow对象检测api训练自定义对象检测器，然后将其转换为tflite以将其部署到android。
在很
找到了很棒的资源来使用React运行TensorFlow Handpose模型。
youtube <a href="https://www.youtube.com/watch?v=f7uBsb-
我遇到以下错误
<pre><code> File "<frozen importlib._bootstrap>", line 983, in _find_and_load
File "&l
我有一个黑白图像，其中自然会检测到白色像素。现在，所有对象都不感兴趣。我查看每个轮廓，并计
我正在训练一个模型，用于从非洲农村的卫星图像中检测建筑物。对于标签，我使用OpenStreetMap几何。我
这是我首次涉足对象识别领域。我已经成功地在yolo上训练了一个模型，该模型包含了我在Google上发现并
我正在使用Yolact <a href="https://github.com/dbolya/yolact" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/dbolya/yolact</a>，这是
第33行中的文件“ /home/abir/.local/lib/python3.6/site-packages/object_detection/models/ssd_efficientnet_bifpn_feature_extractor.py
我正在尝试使用转移学习来训练对象检测模型，以便与Intel Neural Compute Stick 2（NCS2）一起使用
到目
我正在尝试复制<a href="https://arxiv.org/pdf/1912.08830.pdf" rel="nofollow noreferrer">paper</a> 中提到的SCRC基线模型
<pre><code>pyinstaller</code></pre>
<a href="https://www.youtube.com/watch?v=JR8CmWyh2E8&list=PLQVvvaa0QuDcNK5GeCQnxYnSSaar2tpku&
我正在训练具有200个训练图像和40个测试图像的图像识别算法（TesorFlow 1.15，Python 3.7.7）。每个图像的尺
当我训练mobilenet_v2_ssd模型并将其转换为tflite模型并在珊瑚边缘TPU上运行时，该模型的准确性下降了20％
我正在遵循<a href="https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Lite-Object-Detection-on-Android-and-Raspberry-Pi" rel="nofollow no
我正在尝试在TensorFlow对象检测API 2中使用带有FPN的Faster R-CNN101。因为我需要提高准确性，尤其是在小对
我正在尝试使用以Resnet50为骨干的Mask-RCNN训练对象检测模型。我正在使用PyTorch的Torchvision库中的预训练模
过去2个月，我一直在尝试训练对象检测模型，并通过遵循此<a href="https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.
方案是我想训练一个基于yolov5的对象检测模型，yolov5的默认输入图像大小为640×640，但是我的数据集中有
我想分析一个点阵，其中一些是有色的，而有些则没有，所有的点之间都是标准距离，并且已知点的半
我用mobilenet_v2_ssd训练了目标检测模型，使用tflite_convert将其转换为float tflite和unit8 tfilte，并使用Netron工
