Обнаружение объектов на небольших тестовых изображениях с помощью ограничительных рамок для изображений средней длины - PullRequest
1 голос
/ 02 октября 2019

Я хочу обучить модель с тензорным потоком быстрее rcnn, которая может обнаруживать животных на «дальнем» расстоянии, где объекты относительно малы (пример: https://cdn1.spiegel.de/images/image-830326-breitwandaufmacher-bfrb-830326.jpg).

Большая часть моих данных об обучении была получена ближе (пример: https://www.welt.de/img/reise/nah/mobile139849438/0572506457-ci102l-w1024/Schafe-in-bei-Clifden-irische-Kleinstad.jpg). Как моя модель может лучше обнаруживать меньшие объекты, которые выглядят очень похоже на мои данные об обучении, но меньше?

Я уже пытался увеличить свои данные в конвейере (более быстрая конфигурация rcnn). Это значительно улучшило мои результаты, но оно все еще не идеально.

  data_augmentation_options {
    random_horizontal_flip {
  }
  }
  data_augmentation_options {
     random_pad_image {
  }
  }

Я также пытался опустить шкалы якорей, чтобы лучше обнаружить меньшие объекты в моем наборе данных, но это плохо сказалось на модели

...