最近，我一直在尝试高效可靠地检测灰度图像中的smd组件，但有一些麻烦。
这个想法很简单，应该
我正在Nvidia <strong> Tesla P100 </strong>上使用张量流<code>centernet_resnet50_v2_512x512_kpts_coco17_tpu-8</code>对象检测
我在TensorFlow 2上使用TensorFlow对象检测API，我对TensorBoard中显示的训练图像有问题，如下所示：
<a hr
我希望在约40万张图像的文件夹（约1.5GB）上运行预训练的对象检测模型。当我尝试在本地运行时，估计
我正在尝试使用张量流（a-z，A-Z，0-9和变音符号等）检测小的字母字符和数字（在分辨率为2000x1000的图
我试图找到一种减少MobileNetV2推理时间的方法。我将其输入形状从224x224减小到32x32。
问题是我期望的推
是否有用于训练特定形状的特定模型和数据集？例如矩形的对象检测。
我尝试更改所有内容，但似乎没有任何效果。即使不适用于第二张图片，我也希望它适用于第一张图片
我目前拥有的是
<ol>
<li>检测到的物体的2D边界框</li>
<li>该对象的所有尺寸（高度，宽度等）</li>
<li>
我正在使用NVIDIA Jetson Nano，JetPack 4.4.1，Ubuntu 18.04和Python 3.6.9。
当我尝试运行此python3脚本
<pre><co
使用Tensorflow 2.3.0和所有必要的依赖关系，我能够使用创建的自定义图像数据集训练模型。在完成<a href="h
我正在google colab中使用yolo darknet训练模型，但是当我开始训练时，页面冻结，并且出现一个弹出窗口，
我正在寻找有效的代码<br/>
然后使用RetinaHead并使用相同的焦点损失找到EfficientDet <br/>
EfficientDet是具有不
我是新手，所以如果我有任何错误，请多包涵。我只是为了练习而从头开始制作Faster RCNN。我正在使用本
如果某些数据集可以在efficiencyDet-d0中训练而不能在D2中训练，那是什么问题？<br/>
我有5000个数据集。并
<h1>大家好，</h1>
当前，我正在尝试构建应在移动设备上运行的近实时对象检测模型。当我刚接触计算机
我正在使用OpenCV进行模板匹配，效果很好，但遇到了一些问题。
<ol>
<li> <strong>过度检测：</strong>
我正在尝试使用<code>ssd_mobilenet_v2_320x320_coco17_tpu-8.config</code>训练对象检测api，但要看损失值。这个模型
鉴于提供的图像，您将如何使用python来计数米粒。如您所见，它们是重叠的。
非常感谢您的帮助。
我正在尝试检测此图像的第一层和第二层的窗户，即正方形的窗户。
<a href="https://i.stack.imgur.com/j6vpD.jpg"
