Computer vision 基于转移学习的低分辨率热像cnn深度学习
我需要为没有数据集的超低分辨率热像仪的目标检测训练模型。 摄像头分辨率为32x24像素（摄像头为MLX90640）Computer vision 基于转移学习的低分辨率热像cnn深度学习,computer-vision,object-detection,transfer-learning,downsampling,Computer Vision,Object Detection,Transfer Learning,Downsampling,我需要为没有数据集的超低分辨率热像仪的目标检测训练模型。 摄像头分辨率为32x24像素（摄像头为MLX90640） 我可以用车前称重吗？或者我需要减少已知数据集的样本，然后从头开始训练它 Mobilenet的最小分辨率为128*128像素，您可以添加填充位或调整（扩展）图像大小并执行对象检测，但这可能不会得到好的结果 由于分辨率几乎等于mnist数据集的大小，您可以尝试使用其上使用的所有算法 “没有数据集”是什么意思？热像仪的输出与预先训练的模型完全不同，因此它永远不会工作。您至少需要一个小的带
我可以用车前称重吗？或者我需要减少已知数据集的样本，然后从头开始训练它 Mobilenet的最小分辨率为128*128像素，您可以添加填充位或调整（扩展）图像大小并执行对象检测，但这可能不会得到好的结果 由于分辨率几乎等于mnist数据集的大小，您可以尝试使用其上使用的所有算法 “没有数据集”是什么意思？热像仪的输出与预先训练的模型完全不同，因此它永远不会工作。您至少需要一个小的带注释的图像数据集来进行微调。