如何测试自定义图像上的cntk对象检测示例？

我想在PascalVoc预训练数据集上运行CNTK对象检测示例。我在fastrcnn中运行所有必需的脚本，并获取数据集中定义的测试数据的可视化输出。现在我想用自己的形象测试网络，我该怎么做？如何测试自定义图像上的cntk对象检测示例？

2017-02-26 Vahan

对于Fast R-CNN，您需要一个为您的测试图像生成候选ROI（感兴趣区域）的库，例如， selective search。

如果你要评估一批图像，你可以遵循tutorial的描述生成测试映射文件和ROI坐标（参见相应proc子文件夹test.txt和test.rois.txt）。如果你要评估一个你需要的图像和候选ROI坐标为输入cntk EVAL，类似于传递给this example：

# compute model output 
arguments = {loaded_model.arguments[0]: [hwc_format]} 
output = loaded_model.eval(arguments)

来源

2017-03-06 14:22:34

对于FastRCNN你需要先通过有选择性的搜索算法运行自定义图像生成的ROI（感兴趣的区域），然后将其与某事喂你的模型是这样的：

output = frcn_eval.eval({image_input: image_file, roi_proposals: roi_proposals})

你可以找到更多的细节在这里：https://github.com/Microsoft/CNTK/tree/release/latest/Examples/Image/Detection/FastRCNN

无论如何FastRCNN并不是最有效的方式，因为使用了Selective Search（这是一个真正的瓶颈）。如果你想提高性能，你可以尝试FasterRCNN，因为它摆脱了SS算法，并用区域提议网络来取代它，这个网络的性能要好得多。如果你有兴趣，你可以检查我的回购GitHub：https://github.com/karolzak/CNTK-Hotel-pictures-classificator

来源

2017-11-02 23:30:45

您好卡罗尔，请具体在您的问题。尝试着重关注您感兴趣的主题，并在链接可能随时间而改变的情况下提供您的问题片段。如果遇到技术问题，请描述预期结果，实际结果以及您如何尝试解决问题。专注于单个问题的问题有更好的答案。 – profimedica

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