min_scale и max_scale в конфигурации модели API обнаружения объектов Tensorflow - PullRequest
Новая
       69

min_scale и max_scale в конфигурации модели API обнаружения объектов Tensorflow

0 голосов
/ 28 января 2020

В API обнаружения объектов Tensorflow есть файлы конфигурации модели для обучения, этот файл конфигурации имеет min_scale и max_scale для объекта обнаружения, которые по умолчанию установлены на 0,2 и 0,95 соответственно, у меня есть некоторые вопросы по поводу этих параметров:

  • Эти параметры предназначены для определения размера объектов?
  • Если мы установим входной размер сети = 300x300 и min_scale = 0,2, то сеть не сможет обнаружить объекты размером менее 300x0,2 = 60 пикселей?
  • Насколько вы знаете, ssd_mobilenet_v2_coco имеет проблему с обнаружением небольших объектов. Если мы установим min_scale = 0,05 и обучим сеть на небольших объектах с той же моделью, Можно ли обнаруживать небольшие объекты с размер 300х0,05 = 15 пикселей?

1 Ответ

1 голос
/ 28 января 2020

Эти параметры предназначены для определения размера объектов?

Ну да и нет. Эти параметры находятся внутри определения ssd_anchor_generator, которое само по себе является anchor_generator. Эта часть системы заботится о предоставлении некоторых якорей привязки для дальнейшего предсказания ячеек.

Если мы установим размер входа сети = 300x300 и min_scale = 0,2, то сеть не сможет обнаружить объекты размером менее 300x0,2 = 60 пикселей?

Нет. Размер обнаруживаемого объекта не просто связан с min_scale (который влияет только на генерацию привязки), но вместо этого зависит, например, от данных, на которых сеть обучалась, от глубины сети и т. Д. c.

Насколько вы знаете, у ssd_mobilenet_v2_coco есть проблема с обнаружением небольших объектов. Если мы установим min_scale = 0,05 и обучим сеть на небольших объектах с той же моделью, Можно ли обнаруживать небольшие объекты с размер 300х0,05 = 15 пикселей?

Может быть? Это полностью зависит от ваших данных. Изменение параметра min_scale может помочь (и действительно может иметь смысл выбрать другой диапазон для этих параметров), но экспериментирование с вашими данными необходимо.

...