machine-learning - TinyYolo Deeplearning4j

我在阅读本教程http://emaraic.com/blog/yolo-custom-object-detector的Deeplearning4j时使用TinyYolo，但我不确定是否需要更多配置来处理720p图像，因为本示例中的图像为416x416。对此有硬性要求吗？我只是在努力完全理解所指出的一些配置：

private static final int CHANNELS = 3;

private static final int GRID_WIDTH = 13;
private static final int GRID_HEIGHT = 13;
private static final int CLASSES_NUMBER = 1;
private static final int BOXES_NUMBER = 5;
private static final double[][] PRIOR_BOXES = {{1.5, 1.5}, {2, 2}, {3,3}, {3.5, 8}, {4, 9}};//anchors boxes

private static final int BATCH_SIZE = 4;
private static final int EPOCHS = 50;
private static final double LEARNIGN_RATE = 0.0001;
private static final int SEED = 1234;

private static final double LAMDBA_COORD = 1.0;
private static final double LAMDBA_NO_OBJECT = 0.5;

我以前在标签和图像上使用darkflow并取得了一些成功。我想使用deeplearning4j与我拥有的Java项目进行更多集成。由于我一直难以导入我创建的模型，这些模型仍然可以成功地与我使用的某些python代码一起使用，但是在导出方面似乎有些细微差别。

如果有人可以对此有所了解，我相信应该有办法处理720p图像。我相信可能需要调整大小。我知道darknet和darkflow自己执行了此操作。另外，如果我要调整大小，我的标签注释xml文件是否需要更改？

谢谢你的帮助。

最佳答案

您需要将720p输入大小调整为tinyolo预期输入，尺寸为416x416

resize(rgbaMat, resizedImage, new Size(tinyyolowidth, tinyyoloheight));

参考：https://github.com/yptheangel/dl4j-android-demo/blob/master/app/src/main/java/com/yptheangel/dl4jandroid/yolo_objdetection/ObjDetection.java

关于machine-learning - TinyYolo Deeplearning4j，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/57085583/