Как я могу загрузить предварительно обученную модель в набор дат COCO для сегментации изображения?

Question

Как я могу загрузить предварительно обученную модель в набор дат COCO для сегментации изображения?

Я хочу сделать семантическую сегментацию объектов в моем видеофайле. Я предпочитаю использовать предварительно обученную модель в наборе данных COCO (или наборе данных COCO) и начать использовать ее для семантической сегментации и обнаружения объектов в моих собственных видеофайлах. В большинстве обсуждаемых мной тем обсуждается алгоритм обучения в наборе данных COCO. Я ищу предварительно обученную модель (файл замороженного графика), которую я могу напрямую использовать для сегментации своих собственных видеофайлов.

Кто-нибудь может подсказать, пожалуйста, как это сделать?

PS Я мог бы сделать обнаружение объекта, используя предварительно обученную модель из зоопарка модели тензорного потока, но я не могу расширить это для сегментации объекта.

3

tensorflow video-processing image-segmentation semantic-segmentation mscoco

Источник

user9088032 31 май '18 в 07:40

1 ответ

Решение

Другие вопросы по тегам tensorflow video-processing image-segmentation semantic-segmentation mscoco

user9874658 31 май '18 в 08:05 2018-05-31 08:05 · Accepted Answer · 2018-05-31 08:05

Я выполнил семантическую сегментацию на изображениях, загруженных с iNaturalist.org на этой неделе с многообещающими результатами. Модель, которую я в итоге использовал, была модель DeepLab v3, которая легко доступна в папке исследования тензорного потока в хранилище.

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab.

Пожалуйста, посмотрите их отличную демонстрацию для стандартной сегментации:

https://colab.research.google.com/github/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/deeplab_demo.ipynb.

Просто пройдите тетрадь. На самом деле вы можете протестировать его в браузере, указав URL-адрес изображения, как описано в блокноте, чтобы убедиться, что он соответствует вашим потребностям. После этого, если вы знакомы с tenorflow, должно быть достаточно просто вручную загрузить одну из их предварительно обученных моделей так же, как это делается в демонстрационной версии, и настроить что-то, что будет работать на вашем компьютере.

Я также нашел этот пост в блоге

http://blog.qure.ai/notes/semantic-segmentation-deep-learning-review,

быть очень информативным о том, какие модели доступны сегодня, и каковы их плюсы и минусы

Повеселись!