API de détection d'objets Tensorflow
J'ai décidé de faire un plongeon dans ML et avec beaucoup d'essais et d'erreurs, j'ai pu créer un modèle utilisant la création de TS.
Pour aller plus loin, je souhaite utiliser leur API de détection d'objet . Mais leur instruction de préparation instructions, fait référence à l’utilisation de Pascal VOC 2012 dataset mais je souhaite effectuer la formation sur mon propre jeu de données.
Est-ce que cela signifie que je dois configurer mes jeux de données au format Pascal VOC ou Oxford IIT ? Si oui, comment puis-je faire cela?
Si non (mon instinct dit que c'est le cas)}, quelles sont les alternatives à l'utilisation de la détection d'objet TS avec mes propres jeux de données?
Côté Remarque: _ Je sais que mon modèle d'inception formé ne peut pas être utilisé pour la localisation car c'est un classificateur
Modifier:
Pour ceux qui cherchent encore à atteindre cet objectif, ici , voici comment j’y suis allé.
Les tâches de formation dans l'API de détection d'objets Tensorflow s'attendent à obtenir des fichiers d'enregistrement TF avec certains champs renseignés avec des données de terrain.
Vous pouvez soit configurer vos données dans le même format que les exemples Pascal VOC ou Oxford-IIIT, ou simplement créer directement les fichiers TFRecord en ignorant les formats XML.
Dans ce dernier cas, les scripts create_pet_tf_record.py ou create_Pascal_tf_record.py resteront probablement utiles en tant que référence pour les champs que l'API s'attend à voir et le format qu'ils doivent prendre. Actuellement, nous ne fournissons pas d'outil qui crée généralement ces fichiers TFRecord. Vous devrez donc écrire les vôtres.
Sauf TF Object Detection API, vous pouvez regarder OpenCV Haar Cascades . Je commençais ma méthode de détection d'objet à partir de ce point et si je fournissais un ensemble de données bien préparé, cela fonctionnerait plutôt bien.
Il existe également de nombreux articles et tutoriels sur la création de vos propres cascades, il est donc facile de commencer ... J'ai utilisé this blog, cela m'aide beaucoup.