TensorFlow 对象检测其他形状的分类
TensorFlow object detection other shape of classification
在TensorFlow对象检测中API，除了矩形之外，是否有可能获得其他形状的识别对象？
例如，当我教我的计算机识别森林时，大多数时候获取某种多边形而不是矩形应该更有用。
其他的比如河流，但多边形似乎比线容易得多。
简单的答案是否定的。该框架基于 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks and SSD: Single Shot MultiBox Detector，它为 边界框 回归训练 CNN 的额外输出。你能用某种结构创建 CNN 来检测多边形而不是边界框吗？可能是，但将是另一个网络。
是的，你可以根据 this paper
有一个实现 here 但请注意，这与对象检测无关 API。
你可以分割技术。例如，看看基于掩码 RCNN 的方法 this link
在TensorFlow对象检测中API，除了矩形之外，是否有可能获得其他形状的识别对象？
例如，当我教我的计算机识别森林时，大多数时候获取某种多边形而不是矩形应该更有用。
其他的比如河流，但多边形似乎比线容易得多。
简单的答案是否定的。该框架基于 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks and SSD: Single Shot MultiBox Detector，它为 边界框 回归训练 CNN 的额外输出。你能用某种结构创建 CNN 来检测多边形而不是边界框吗？可能是，但将是另一个网络。
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