Я работаю с TensorFlow Object_Detection API. У меня есть очень большие изображения (6000x4000), и я тренирую ssd_inception_v2 с частями 416x416. Я не изменяю размеры своих изображений, я выбираю только части 416x416 для каждого изображения.
Я тренировал свой net, и я получил хорошую среднюю точность для каждого класса (5 классов). В данный момент я хочу ввести одно большое изображение (6000x4000) в мой net.
Я подумываю обрезать мое входное изображение (6000x4000) в маленькие изображения (416x416), оценивать каждое маленькое изображение для получения ограничивающих рамок и метки класса, а затем объединять все маленькие изображения с их bboxes и метками в большом изображение, чтобы показать результат (перестроить мое входное изображение, но с bboxes и метками небольших изображений).
Кто-то пробовал это? Я не думаю, что я первый, кто задумывается об этом, но я не понимаю, как я мог это сделать.
Спасибо большое!