寻找标记为对象检测的图像集？ [关闭]

Question

我正在使用 Tensorflow 构建一些对象检测器。真的很享受。

我从事的任何项目中最耗时的部分是收集图像并围绕我想要检测的相关类绘制边界框。

为了获得好的结果，我需要为每个类标记至少 100 个图像——通常更多。当类有很多变化时 - 例如“人”分类器 - 你需要更多。

这让我想到了我的问题，许多著名的基础网络——MobileNet、VGG-Net、LeNet 等都在数百个不同的类上进行了预训练。所以大概他们有预先标记/标记的图像存储在某处。

这些对于普通开发者来说是否可以在任何地方使用？

我找到了一些 - 例如来自 here，但它们似乎不包含允许我生成 TFRecords 来训练对象检测器的标签。

Tl;dr - 假设我只想创建一个“人”分类器 - 我在哪里可以找到标记的训练数据，让我能够快速创建用于生成 TFRecords/创建对象的类Tensorflow中的检测器？

Answer 1

实际上，您可以通过迁移学习或使用您自己的数据集对其进行微调来充分利用预训练网络，这将节省大量计算时间和功率。

但如果你坚持从头开始训练，有一些知名的图像数据集如OpenImages、COCO、Kitti等。

这些数据集包含除“person”之外的更多类，但您可以在创建 tfrecord 时将它们过滤掉，因此您的 tfrecord 仅包含有关“person”的边界框信息。