TensorFlow：收集我自己的训练数据集＆使用该训练数据集来查找对象的位置

Question

我试图收集我自己的训练数据集用于图像检测（识别，但是）。现在，我有四个班级和750个图像。每幅图像都是每个类的常规图像;然而，一些图像模糊或包含外部对象，如不同的背景或其他因素（但没有任何区别的东西）。使用该训练数据集，图像识别确实很糟糕。

我的问题是， 1.训练图像集是否需要包含各种背景/设置/环境中的对象（我相信不是...）？ 2.让我们说训练相当准确，我想知道对象在图像上的位置。我认为我无法找到使用图像识别的位置，因此如果使用边界框，代码中的方法/位置可以看到边界框的位置？

预先感谢您！

Answer 1

很难预先知道您的程序将为每个班级学习哪些功能。但是，如果你看不见的图像将在同一个背景中，背景将不起作用。我会建议在培训中增加数据;随机颜色失真，随机翻转，随机裁剪。

您无法在代码中看到边界框在哪里。您必须首先在收集的数据中标注/注释它们，例如使用工具LabelMe。然后来学习物体探测器。