Python R-CNN Keras实现
我使用本文在keras中实现R-CNN 在本文中，图像被传递到选择性搜索，并生成建议的区域 然后，使用注释文件，我们测试IOU，只得到对象区域（感兴趣区域）和背景区域 之后，接受CNN的训练 在测试中，对图像进行选择性搜索，并预测所有的建议区域，如果目标出现在任何建议区域，我们可以绘制边界框 这很简单，但是，我经历过这种情况-我测试了一个图像，它正好有两个对象，选择性搜索的结果有三个目标区域 第一个拟议区域有第一个目标 第二个建议区域具有第二个对象 第三个拟建区域同时具有两个对象 在预测第一个和第二个建议区域后，我将在对象周围绘制框 在第三个建议区域，CNN预测两个物体都存在于该区域 如果CNN预测第三个建议区域中存在的对象，则框将围绕两个对象绘制 我不希望长方体围绕两个对象 类似于此图像（它是围绕对象的自由手绘框） 有什么解决办法吗 你能帮我学一下这个话题吗 而且，在大多数R-CNN文章中，作者提到使用回归来寻找边界框。我不完全理解这一点——关于这种回归的任何建议Python R-CNN Keras实现,python,tensorflow,keras,conv-neural-network,faster-rcnn,Python,Tensorflow,Keras,Conv Neural Network,Faster Rcnn,我使用本文在keras中实现R-CNN 在本文中，图像被传递到选择性搜索，并生成建议的区域 然后，使用注释文件，我们测试IOU，只得到对象区域（感兴趣区域）和背景区域 之后，接受CNN的训练 在测试中，对图像进行选择性搜索，并预测所有的建议区域，如果目标出现在任何建议区域，我们可以绘制边界框 这很简单，但是，我经历过这种情况-我测试了一个图像，它正好有两个对象，选择性搜索的结果有三个目标区域 第一个拟议区域有第一个目标 第二个建议区域具有第二个对象 第三个拟建区域同时具有两个对象 在预测第一个和
谢谢Hi@vishak raj，您能提供代码中指定的当前阈值吗？它是否也>0.70？你也能提供模型的训练准确度吗？是的，但是检查借条只用于训练。测试时，选择性搜索为两个对象提供了三个区域，因此要确认，您想要的是围绕这两个对象的一个大矩形？是吗？不，我不希望大矩形有两个对象