Tensorflow对象检测API

Question

我决定深入研究ML并且通过大量的试验和错误能够使用TS'开始创建模型。

为了更进一步，我想使用他们的Object Detection API。但是他们的input preparation说明引用了Pascal VOC 2012数据集的使用，但我希望对自己的数据集进行培训。

这是否意味着我需要将我的数据集设置为Pascal VOC或Oxford IIT格式？如果是的话，我该如何做呢？

如果没有（我的直觉就是这种情况），那么在我自己的数据集中使用TS对象检测的替代方法是什么？

旁注： 我知道我训练过的初始模型不能用于本地化，因为它是一个分类器

修改

对于那些仍在寻求实现这一目标的人来说，here就是这样做的。

Answer 1

Tensorflow Object Detection API中的训练作业希望获得TF Record文件，其中某些字段填充了groundtruth数据。

您可以使用与Pascal VOC或Oxford-IIIT示例相同的格式设置数据，也可以直接创建忽略XML格式的TFRecord文件。

在后一种情况下，create_pet_tf_record.py或create_pascal_tf_record.py脚本可能仍然可用作API期望看到的字段以及它们应采用的格式的参考。目前我们不提供一般创建这些TFRecord文件的工具，因此您必须自己编写。

Answer 2

除了 TF对象检测API ，您可以查看OpenCV Haar Cascades。我从那时开始我的对象检测方式，如果提供准备好的数据集，它可以正常工作。

还有很多关于创建自己的级联的文章和教程，因此很容易入手。 我使用的是this博客，它给了我很多帮助。