Я пытаюсь использовать API обнаружения объектов Tensorflow моделей в другой пользовательской модели, которую я построил (в той же кодовой базе).В частности, я пытаюсь выяснить, как можно обрабатывать ниже (взаимоисключающие точки):
- совместно обучать модель обнаружения объекта Tensorflow Y с другой пользовательской моделью авто-кодера X - Возможность 1
- или просто обучить пользовательскую модель X автокодера при получении прогнозов обнаружения объекта Y и включении его в X - Возможность 2
- или ввод Y обнаружения объекта (тензор) из промежуточного уровня другого пользовательского автокодера X(не tfrecord или RGB-изображение) - Возможность 3
- . Обратите внимание, что на приведенном выше изображении показан только один архитектурный вариант (Возможность 3).По сути, если я смогу понять, как проводить совместное обучение с API обнаружения объектов Tensorflow, я могу сделать их все.
Я прошел официальный API обнаружения объектов TF docs и попытался найти хорошие примеры, где API обнаружения объектов TF был настроен для случаев, выходящих за рамки простого обнаружения объектов.Я не нашел ни одного.Любая помощь или ссылки будут оценены.
ps: некоторые важные моменты
- К вашему сведению, я могу самостоятельно запускать / обучать API-интерфейс Tensorflow ODD
- Stackoverflow процветает на "покажи мне, что ты сделал""культура, но поскольку этот вопрос является предварительным и что я не нашел ответа в их документации или в Интернете, следовательно, потряс сообщество, чтобы выяснить, есть ли у кого-то какие-то мысли по этому поводу.
- У меня былоопубликовал похожий вопрос на datascience несколько дней назад, но не получил ответа.
- API обнаружения объектов TF github новые проблемы поощряет публикацию в stackoverflow за помощью и поддержкой.