Ich habe ein Modell mit einem benutzerdefinierten Datensatz (Garfield Bilder) mit Tensorflow Objekterkennung API (ssd_mobilenet_v1-Modell) trainiert und es in der Android-Beispielanwendung auf Tensorflow beziehen Repository. Die Anwendung kann die Bilder nur in Abständen von weniger oder gleich 20 cm erkennen.SSD mobilenet geschultes Modell mit benutzerdefinierten Daten erkennen nur Bilder in kurzer Entfernung
Haben Sie eine Ahnung, dass ich das Modell verbessern kann, um Erkennungen in größeren Entfernungen (etwa 30 cm oder mehr) durchzuführen?
Ich weiß nicht, mit dieser Einschränkung ist im Zusammenhang mit Eingabegröße Ich verwende (getestet mit Bildern mit 300x300 und 68x68) oder jede benutzerdefinierte Daten Augmentation ist erforderlich, um das zu verbessern.
In der Tat habe ich versucht, SSD-Modell zuerst, weil das Demo-Projekt (Android Probe) auf Tensorflow-Repository. Das Beispiel funktioniert gut mit SSD Mobile Net. Weißt du, ob ich ein FasterRCNN-Modell für diese Beispiel-App verwendet habe, würde es viele Änderungen am Quellcode erfordern, damit es funktioniert? Ich frage dich, weil dieser Code für mich eine Art Black Box ist. Vielleicht muss ich einige Eingabe-/Ausgabeknoten aus dem Diagramm ändern, damit es funktioniert. Danke für Ihre Hilfe! –