Tensorflow 对象检测 API 未检测到所有对象
Tensorflow object detection API not detecting all objects
我正在尝试使用 tensorflow 对象检测 API。为了检查一下，我使用了一个预训练模型，并尝试 运行 在我创建的图像上使用它。
但我看到 API 没有检测到图像中的所有对象（尽管它们是狗的同一图像）。我使用了 ssd_mobilenet_v1_coco 预训练模型
我附上了检测到的物体的最终输出图像。
Output image with the detected objects
关于为什么会发生这种情况的任何指示？我应该从哪里着手改进它？
Tensorflow Object Detection API 带有 5 个预训练模型，每个模型都在速度或准确性上进行了权衡。 Single Shot Detectors (ssd) 专为速度而不是准确性而设计，以及为什么它是移动设备或实时视频检测的首选模型。
运行 您通过 R-FCN 模型 rfcn_resnet101_coco_11_06_2017 获得的 5 只狗的图像，旨在提高速度的准确性，它可以检测到所有 5 只狗。但是，此模型并非专为实时检测而设计，因为它充其量也很难达到可观的 fps。
我正在尝试使用 tensorflow 对象检测 API。为了检查一下，我使用了一个预训练模型，并尝试 运行 在我创建的图像上使用它。
但我看到 API 没有检测到图像中的所有对象（尽管它们是狗的同一图像）。我使用了 ssd_mobilenet_v1_coco 预训练模型
我附上了检测到的物体的最终输出图像。 Output image with the detected objects
关于为什么会发生这种情况的任何指示？我应该从哪里着手改进它？
Tensorflow Object Detection API 带有 5 个预训练模型，每个模型都在速度或准确性上进行了权衡。 Single Shot Detectors (ssd) 专为速度而不是准确性而设计，以及为什么它是移动设备或实时视频检测的首选模型。
运行 您通过 R-FCN 模型 rfcn_resnet101_coco_11_06_2017 获得的 5 只狗的图像，旨在提高速度的准确性，它可以检测到所有 5 只狗。但是，此模型并非专为实时检测而设计，因为它充其量也很难达到可观的 fps。