Проблема обнаружения объекта с использованием Faster R-CNN, реализованного в python (ROS) - PullRequest
0 голосов
/ 28 июня 2019

Я пытаюсь обнаружить объекты с помощью Faster R-CNN, реализованного в ROS (rospy). У меня проблема с обратным вызовом моего изображения. Я запускаю обнаружение объекта внутри функции обратного вызова изображения, и когда она заканчивается, создается позиция ROI в плоскости изображения. Такая информация затем публикуется в теме, вставляя идентификатор (инкрементный номер) изображения. Я заметил проблему в обратном вызове, связанную с идентификатором обработанного изображения. Выходные данные CNN даны каждые 16/17 кадров, поэтому я ожидал, что, когда, например, обрабатывается кадр 34, следующий кадр, который должен быть обработан, равен 50/51. Это верно несколько раз, но иногда случается, что, когда обрабатывается кадр 34, следующий обработанный кадр равен 40, вызывая несоответствие между идентификатором кадра и информацией ROI. У кого-то такая же проблема? это из-за плохой реализации обратного вызова изображения? я пытаюсь запустить свой код со скоростью 30 кадров в секунду, поддерживающий мой CNN с кодом отслеживания объектов в C ++.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...