我有一组RGB图像（1920 x 1080）的坐标，它们存储为如下列表，即RoI（感兴趣区域）的列表
<pre><code>[[153
我正在一个项目中，我必须从鸟瞰角度检测有色车辆。参见下面的图片框
<a href="https://i.stack.imgur.c
几个月前，我使用stanforddet_d0_512x512和仅两类成功的狗对斯坦福犬进行了自定义对象检测器训练。不更改
我想知道如何在Tf2对象检测API中的每个检查点训练和评估模型。
他们在文档中建议先训练然后评估模型<
我对张量流训练部分有疑问。
规格：
<strong> tensorflow-gpu </strong> = 2.2.0
<strong> python </str
我是opencv的新手，我试图通过cv2.findContours进行视频形态转换来检测人。这是代码段。.
<pre><code>import n
我想训练一个yolo模型来检测交通标志。我有整个街道场景的超大图像（3840 x 2160），其中包含1-3个较小
我已经为iOS训练了ObjectDetector。现在，我想在帧率为30FPS的视频上使用它。
ObjectDetector有点太慢，一帧需
我是使用Torch的新手。我正在尝试计算视频中的对象。
我正在使用YOLO v3检测对象，然后使用SORT算
在Jupyter Notebook的滑动窗口中训练模型时出现以下错误。
<pre><code>TypeError Traceb
我应该使用OpenCV库改进Phyton中的AR应用程序，进行逐帧比较。我们必须将图像投影在书的封面上，而该图
我正在一个必须检测红色车辆的项目中（请参见下图）。
<a href="https://i.stack.imgur.com/hhri1.jpg" rel="no
我想在NVIDIA Jetson Xavier NX（开发套件）上优化ML代码（PyTorch中的<a href="https://github.com/qfgaohao/pytorch-ssd" rel=
所以基本上，我有一个运行对象图像的程序，应该用来计算圆弧数。我可以或多或少地准确检测所有对
我正在尝试为自己的自定义数据集在pytorch中实现RetinaNet模型，但是，我对如何选择一些超参数感到困惑
我正在尝试从人员类中获取边界框的像素坐标（标记为：
mscoco_label_map.pbtxt
<pre><code>item {
name: "/m
好的，所以我正在研究对象检测模型。我可以成功检测到飞机。但是我想将有关这些检测的信息发送给
我从<a href="https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/colab_tutorials/eager_few_shot_od_training_tf2_
我正在尝试使用Tensorflow 2在<a href="https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detecti
在下面，您可以看到一组二进制形状，它们基于颜色作为主要特征表示而在视频中被检测到的同一对象
