【发布时间】：2019-06-03 03:40:01
【问题描述】：
我使用 (https://github.com/matterport/Mask_RCNN) MASKRCNN 进行对象检测，一切正常。有没有办法只检测某些物体？有 80 多个类，其中我只需要 2 个（如汽车和人）。我希望未检测到剩余的课程。如何将它们移除？
【问题讨论】：
标签： object-detection
【发布时间】：2019-06-03 03:40:01
【问题描述】：
我猜你正在使用默认的预训练 coco 模型进行检测，它带有 80 个类。您可以训练自己的模型。 首先，您必须使用 VIA（VGG 图像注释器）来标记您要预测的类别。 完成后，您必须对模型的代码进行一些更改。例如，如果您使用文件 "balloon.py"，则必须添加类，在 load_mask() 函数中进行一些更改以及代码的其他部分。之后，您可以开始训练您的模型，然后用于检测和分割。
可以，对于威盛，请尝试使用 1.0.0 版本，因为 .json 文件的格式在更新版本中略有变化，这通常会使它们与您的自定义数据集的训练不兼容。
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【讨论】：
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我希望我能早点看到这一点，因为我已经从网球电视广播中注释了近 300 帧来确定球的位置。顺便说一句，我可以使用圆形还是必须使用多边形？ @Adn，你用的是什么形状？
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我使用了多边形形状，但您可以使用任何形状进行注释。即使使用圆形也可以像任何其他形状一样指出对象的位置
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你会碰巧有一个github repo吗？因为我感兴趣的对象非常小（广播电视网球比赛中的网球），我尝试使用也给出 x、y 的界标注释并在
load_mask中使用skimage.draw.circle_perimeter()，但我的边界框和蒙版远离目标。虽然它可能是我的数据集...... -
您可以使用任何形状进行注释