K210官网云端目标检测模型训练-使用vott进行图像标注三
本文共 254 字，大约阅读时间需要 1 分钟。
之前做的苹果和橘子目标检测，结果做出来的效果苹果是苹果，橘子还是苹果。吾辈直呼离谱。
反思了一下原因： 可能是因为苹果数据集采用的是k210摄像头拍摄的图片，而橘子我采用的是网上的图片。 今天我的橘子到了，我用摄像头采集了照片，再次进行vott图像标注
需要注意的一点是在标注的时候，采用自主学习模式会添加标签，全部标注完后，需要把project setting里面多余的tag删掉，不然就会出现训练不了的情况。 
训练下来效果一般，最起码橘子是橘子，苹果是苹果了，虽然模型识别成功率有待提高，后面再进行优化吧
转载地址：http://sxtzi.baihongyu.com/
你可能感兴趣的文章
vim,ctag和Taglist
查看>>
Ubuntu的apt命令详解
查看>>
Ubuntu Server 设置sshd
查看>>
sort，uniq命令的使用。
查看>>
linux下md5加密（使用openssl库C实现）
查看>>
openssl、MD5的linux安装方法
查看>>
DevC++ 工程没有调试信息的解决办法
查看>>
http消息长度的确定
查看>>
手机和电脑如何连接蓝牙
查看>>
HTTP协议参数
查看>>
wireshark检索命令
查看>>
五人分鱼问题（附答案）
查看>>
linux查看文件有多少行
查看>>
error：previous declartion of "XXX" is here的解决方法
查看>>
sha1的几个函数的使用
查看>>
为什么int型的数组用memset不能清零（memset的使用规范）
查看>>
<转>CRC校验、MD5、SHA1算法的概念和可靠性现状
查看>>
linux杀死进程详解
查看>>
字符串表示的IP地址与点分式表示的IP地址间的相互转化
查看>>
implicit declaration of function 这种警告问题的原因及解决方法
查看>>