对于一个项目,我需要有一个可以检测许多不同对象的检测器。为此,COCO的90个类别还不够,因为我希望能够看到更多。
我已经看到例如imagenet有更多的类,但是我找不到训练有素的模型来检测imagenet类。
我正在使用python编程,并且希望避免重新培训网络以自己检查更多的类。
我查看了pytorch视觉和其他两个存储库,但没有找到任何内容。
预先感谢。
编辑:我现在找到了一个很好的数据库,LVIS数据集具有1200个检测类,并且正在使用可可中的图像(它们被重新标记了)。 facebookai的detectron2有一个很好的模型。 https://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/master/MODEL_ZOO.md
我认为这仅适用于cuda环境(我没有GPU :()
答案 0 :(得分:2)
检查https://keras.io/api/applications/以获得更多模型/数据集
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
model = ResNet50(weights='imagenet')
答案 1 :(得分:2)
ImageNet并未为此标签。 现成的,您可以尝试使用Tensorflow Object Detection API。在OpenImages数据集上训练的模型有600个类。
您可以立即使用它们进行推断,也可以根据需要对其进行重新培训。