我正在尝试建立自己的三维物体检测模型。我的网络由2个卷积网络组成,输出为(128,64,8)型。我使用的是DenseBox目标检测方法,因此我的基本事实应该是这样的,例如ground truth for image with one object。这是第一个频道,还有7个。有很多数据需要输入到tensorflow模型,所以我决定只输入几个点(边界框的角点)作为标签,这些点有助于获得圆的中心。然后我打算把这个圆画到一些二维数组上(我还需要把GaussianBlur应用到那个数组上),然后在损失函数中比较它
有人知道如何做到这一点吗
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我想出来了。我使用
tf.py_func
在tensorflow计算图中使用opencv或numpy函数。我不确定,但我认为这个函数不会传播梯度相关问题 更多 >
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