我已经在自定义数据集中训练了<code>Yolov3</code>和更快的<code>RCNN</code>，我想在测试集上计算<code>mAP</code>
我试图了解Faster RCNN中的RPN网络。
我了解RPN网络的概念，
<ol>
<li>将输入图像传递到经过预先训
我正在尝试复制给定<a href="https://lilianweng.github.io/lil-log/2017/12/31/object-recognition-for-dummies-part-3.html" rel="nofo
我正在建立一个模型，以<strong>识别水族馆中的鱼</strong>（150种不同的鱼）。
我正在使用<strong> fast
该论文报告“具有一个盒坐标可区分的RoI合并层是一个不小的问题”，并提到“ ROI变形”（将要素裁剪
我用Keras功能API编写了一个基于Faster R-CNN的区域提议网络的实现，我遇到了一个问题，经过一番搜索我没
我想使用预先训练的模型（mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml）运行demo.py，该模型已在Colab中完成并保存为.pth
我使用TensorFlow 2.3并测试了所有EfficientDet模型。在TensorFlow github <a href="https://github.com/tensorflow/models/blob/mas
我是一位正在研究计算机视觉几个月的老师。当我能够使用Detectron2的Faster R-CNN模型训练我的第一个物体
我正在使用Mask RCNN（<a href="https://github.com/matterport/Mask_RCNN/blob/master/mrcnn/utils.py" rel="nofollow noreferrer">https:/
是否可以在Faster RCNN中获得单个类的3个边界框？
在我的工作中，我想从Faster RCNN中获得3个最佳建议。
例
我正在尝试在自定义数据集上微调Faster-RCNN，并且遵循<a href="https://gluon-cv.mxnet.io/build/examples_detection/finetu
我是深度学习的初学者。我的问题将是关于训练模型的方式。我正在训练速度更快的R-CNN resnet 101 coco模
我想在Python中对掩码r-cnn执行有条不紊的超参数调整（我正在使用Matterport的实现），但是我不知道哪个
我在教程中跟随“ faster_rcnn_inception_v2_coco”，但不适用于我的“ NVIDIA Jetson nano”。我想知道哪种FasterRCNN
我是深度学习的新手，我正在使用Tensorflow 2对象检测API来微调Mapillary数据集上的Faster R-CNN模型（在COCO 201
我正在使用detectron2解决细分任务，
我正在尝试将一个对象分为4类，
因此我使用了<strong> COCO-InstanceSegmen
我需要使用Tensorflow2对象检测API来训练网络以检测交通标志。但是，训练数据集中包含的许多交通标志实
我正在尝试在自己的数据集上运行R-CNN模型，但是遇到以下错误：
<pre><code>2020-10-21 20:44:19.018471: W tenso
更快的长宽比默认值是0.5、1和2。训练后，边界框的长宽比是0.5、1还是2？例如，长宽比是3还是5？
