对象检测API - 如何创建训练集合？

Question

我已经创建了一个用于分类的集合（每个图像的平均值或预测值），或者用于语义分割（平均值 - 或每个像素的预测值），但我真的不知道如何继续对象检测..我的猜测是提取我所有网络的所有区域提议，然后在最好的 X 上运行我的分类器，最后平均所有边界框的预测。但是，我应该如何使用Object Detection API之后的架构呢？

我猜区域提案可以使用extract_proposal_features提取，然后重新插入到模型中，但我认为这样做的唯一方法就是创建一个具有自己的predict的完整新模型方法等，处理我的Ensemble的所有模型。我错过了其他明显/简单的方法吗？

Answer 1

这是基本的想法，是的（Resnet论文对如何为更快的R-CNN做了很好的解释）。很遗憾，我们还没有发布代码来自动化这个整合过程（并且没有任何计划）。当然可能;你必须自己手动设置它。