Tensorflowオブジェクト検出API
私はMLに浸ることに決めました、そして多くの試行錯誤でTSの始まりを使用してモデルを作成することができました。
これをさらに一歩進めるために、私は彼らの オブジェクト検出API を使用したいと思います。しかし、彼らの 入力準備 命令は、 Pascal VOC 2012 データセットの使用を参照していますが、私は自分のデータセットでトレーニングを行いたいと思っています。
これは、データセットをPascal VOCまたは Oxford IIT 形式に設定する必要があることを意味しますか？はいの場合、どうすればこれを行うことができますか？
いいえ（私の本能はこれが事実であると言っています）の場合、自分のデータセットでTSオブジェクト検出を使用する代替手段は何ですか？
サイドノート：トレーニング済みの開始モデルは分類子であるため、ローカリゼーションに使用できないことを知っています
編集：
まだこれを達成しようとしている人のために、 ここ は私がそれをやろうとした方法です。
Tensorflow Object Detection APIのトレーニングジョブは、グラウンドトゥルースデータが入力された特定のフィールドを含むTFレコードファイルを取得することを想定しています。
Pascal VOCまたはOxford-IIITの例と同じ形式でデータを設定するか、XML形式を無視してTFRecordファイルを直接作成することができます。
後者の場合、create_pet_tf_record.pyまたはcreate_Pascal_tf_record.pyスクリプトは、APIが表示することを期待するフィールドと、それらが使用する形式の参照として引き続き役立つ可能性があります。現在、これらのTFRecordファイルを一般的に作成するツールは提供されていないため、独自に作成する必要があります。
TF Object Detection APIを除いて、 OpenCV Haar Cascades を見ることができます。私はその時点からオブジェクト検出方法を開始していましたが、十分に準備されたデータセットを提供すれば、それはかなりうまく機能します。
独自のカスケードの作成に関する記事やチュートリアルもたくさんあるので、簡単に始めることができます。私は this ブログを使用していました、それは私を大いに助けます。