是否可以使用多边形数据注释执行张量流对象检测?

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我的问题不是使用多边形,圆形或直线对数据进行精确注释,而是如何使用这些注释数据对“ 。tfrecord”文件进行润色并执行对象检测。我看到的教程使用矩形注释,如下所示:taylor swift detection raccon detection

如果我要检测的对象(管道)不太靠近,对我来说将是一个很好的选择。

以PASCAL VOC格式绘制的矩形示例:

<bndbox>
    <xmin>82</xmin>
    <xmax>172</xmax>
    <ymin>108</ymin>
    <ymax>146</ymax>
</bndbox>

是否可以添加“遮罩”以突出显示此边界框的某些部分?

如果不清楚,请告诉我。

tensorflow data-annotations object-detection
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您可以进行实例分割而不是对象检测,因为您的对象彼此非常靠近,可以在其中使用多边形生成蒙版和边界框来训练模型。

这里展示得很好并且易于使用,用于mask-rcnn(实例分割的种类)] >>

https://github.com/matterport/Mask_RCNN

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