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我正在从中心裁剪文件图像。我使用了VGG网的预训练模型，并从最后一个卷积层的图像中提取特征。如何在CNN中的回归头中添加边界框以进行对象检测？
我还从图像中获取了所有可能的边界框以及地面实际边界框。
以下是详细信息：共有25幅图像（演示目的）
特征地图尺寸：（25,512,14,14）
所有边框尺寸：（25） 为前。一个图像有55167边框，所以（55167,4）（这在一些图像会发生变化）
真正的边框：（25,4）
现在我怎么养活这个网络？
我也经历了一些论文和资源。我不想要分类图层，因此我只想要框坐标。
我正在使用keras库。
如果你想检测物体在哪里，你可以去U-net或Seg-net模型。 VGG不会找到它标识的东西。 –
@DanielMöller想要裁剪图像，所以可能一旦我得到了边界框，我可以裁剪图像 – Jitesh
你想让你的模型弄清楚盒子是什么吗？或者您只是想在将图像发送到模型之前对其进行预处理？ –