J'ai formé un modèle avec un ensemble de données personnalisé (images Garfield) avec l'API Tensorflow Object Detection (modèle ssd_mobilenet_v1) et je l'ai référencé dans l'application android disponible sur Tensorflow dépôt. L'application ne peut détecter les images que dans des distances inférieures ou égales à 20cm environ.SSD mobilenet modèle formé avec des données personnalisées ne reconnaissent que les images sur de courtes distances
Avez-vous la moindre idée de ce que je peux améliorer le modèle pour effectuer des reconnaissances sur de plus longues distances (environ 30 cm ou plus)? Je ne sais pas avec cette limitation est liée à la taille d'entrée que j'utilise (testé avec des images avec 300x300 et 68x68) ou toute augmentation de données personnalisée est nécessaire pour améliorer cela.
En fait, j'ai d'abord essayé le modèle SSD car le projet de démo (sample android) est disponible sur le référentiel tensorflow. L'exemple fonctionne très bien avec le réseau mobile ssd. Savez-vous si j'ai utilisé un modèle FasterRCNN sur cet exemple d'application, cela nécessiterait de nombreux changements sur le code source pour le faire fonctionner? Je vous demande parce que ce code est un peu une boîte noire pour moi. Peut-être que j'ai besoin de changer certains nœuds d'entrée/sortie du graphique pour le faire fonctionner. Merci de votre aide! –