Короче говоря:
Как подготовить данные для переобучения обнаружения объектов lstm в реализации GitHub-мастера tenorflow.
Длинная история:
Привет всем,
Недавно я нашел реализацию алгоритма обнаружения объектов lstm на основе этой статьи :
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Liu_Mobile_Video_Object_CVPR_2018_paper.pdf
в мастере модели тензорного потока репозиторий github (https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/lstm_object_detection)
Я бы хотел переобучить эту реализацию на моем собственном наборе данных , чтобы оценить улучшение lstm по сравнению с другими алгоритмами, такими как SSD. Но я продолжаю бороться за то, как подготовить данные для обучения. Я попробовал конфигурационный файл авторов и попытался подготовить данные, аналогичные api-объекту-обнаружения, а также попытался использовать ту же процедуру, что и input / seq_dataset_builder_test.py или input /tf_sequence_example_decoder_test.py делает. К сожалению, github Readme не предоставляет никакой информации. Кто-то еще создал проблему с похожим вопросом в репозитории github (https://github.com/tensorflow/models/issues/5869), но авторы пока не предоставили полезного ответа. Я пытался связаться с авторами по электронной почте месяц назад, но не получил ответа Я также искал в Интернете, но не нашел решения. Поэтому я отчаянно пишу вам!
Кто-нибудь может объяснить, как подготовить данные для переподготовки и как на самом деле провести переподготовку.
Спасибо за чтение, любая помощь очень ценится!