在视频上使用带有LSTM的TensorFlow对象检测API
我试图通过检测跟踪视频中的物体。问题是检测到的对象的标签在视频的各个帧上都发生了变化。我相信使用RNN（例如，LSTM）可能有助于使标签更稳定，但我不知道如何使用我的对象检测器的冻结模型（MobilenetV2+SSD）作为LSTM层的输入并训练该层。您可以尝试一下。它是从Tensorflow移动视频对象检测实现中实现的，该实现在以下论文中提出： 具有时间感知特征映射的移动视频对象检测（CVPR 2018） 帮助您了解指导原则。您可以试试这个。它是从Tensorflow移动视频对象检测实现中实现的，该实现在以下论文中提出： 具有时间感知特征映射的移动视频对象检测（CVPR 2018） 帮你做指导在视频上使用带有LSTM的TensorFlow对象检测API,tensorflow,computer-vision,object-detection,Tensorflow,Computer Vision,Object Detection,我试图通过检测跟踪视频中的物体。问题是检测到的对象的标签在视频的各个帧上都发生了变化。我相信使用RNN（例如，LSTM）可能有助于使标签更稳定，但我不知道如何使用我的对象检测器的冻结模型（MobilenetV2+SSD）作为LSTM层的输入并训练该层。您可以尝试一下。它是从Tensorflow移动视频对象检测实现中实现的，该实现在以下论文中提出： 具有时间感知特征映射的移动视频对象检测（CVPR 2018） 帮助您了解指导原则。您可以试试这个。它是从Tensorflow移动视频对象检测实现中实