SSD для обнаружения небольших объектов - PullRequest
Новая
       13

SSD для обнаружения небольших объектов

0 голосов
/ 02 июля 2018

Я собираюсь использовать модель SSD API обнаружения Google для обнаружения небольших объектов (например, волейбол на картинке).

Я хочу изменить следующие параметры в файле конфигурации (Соотношение сторон, масштаб, ..): 

anchor_generator {
  ssd_anchor_generator {
    num_layers: 6
    min_scale: 0.2
    max_scale: 0.95
    aspect_ratios: 1.0
    aspect_ratios: 2.0
    aspect_ratios: 0.5
    aspect_ratios: 3.0
    aspect_ratios: 0.3333

У меня три вопроса:

  • Для изменения этих параметров (масштаб, соотношение сторон, ...), нужно ли повторно обучать модель? или после этих модификаций я все еще могу использовать предварительно обученные модели и тонкую настройку для своих данных?

  • Поскольку все объекты, которые я хочу обнаружить, имеют небольшие размеры по сравнению с размером изображения, улучшает или ускоряет обнаружение (скорость или точность) увеличение или уменьшение количества сверточных слоев в мобильной сети? если да, то в каком файле я могу применить эти изменения?

  • Существует ли какой-либо конкретный метод модификации детектора SSN для мобильной сети, чтобы он лучше работал для обнаружения небольших объектов? Например, я знаю, что карта объектов 4X4 (сетка) слишком велика для размера моего объекта, есть ли способ удалить сетки курса и просто сохранить точные сетки (например, 8X8)?

Спасибо.

1 Ответ

0 голосов
/ 02 июля 2018

Для изменения этих параметров (масштаб, соотношение сторон, ...), нужно ли переучивать модель? или после этих модификаций я все еще могу использовать предварительно обученные модели и точно настраивать свои данные? Да, вам необходимо переобучить вашу модель, потому что сеть была обучена находить волейболы с определенным соотношением сторон, однако вы можете переобучить существующую сеть вместо использования новой.

Поскольку все объекты, которые я хочу обнаруживать, являются небольшими по сравнению с размером изображения, улучшается ли увеличение или уменьшение количества конвективных слоев в мобильной сети (скорость или точность)? если да, в каком файле я могу применить эти изменения? Как правило, вам нужна сеть практически минимального размера, которая все еще дает разумную точность, однако я не уверен, позволяет ли тензорный поток установить пределы повторной дискретизации изображения, потому что при таком размере изображения вы можете пересэмплировать волейбол из изображения в целом. Обучение - самая медленная часть любой нейронной сети, и выполнение запроса на обнаружение не сильно беспокоит производительность.

Существует ли какой-либо конкретный метод модификации детектора SSD для мобильной сети, чтобы он лучше работал для обнаружения небольших объектов? Например, я знаю, что карта объектов 4X4 (сетка) слишком велика для размера моего объекта, есть ли способ удалить сетки курса и просто сохранить точные сетки (например, 8X8)? Как уже упоминалось, перед настройкой будет важно установить передискретизацию, однако я не уверен, возможно ли это. Возможно, это могут быть параметры шкалы.

...