TinyYolo Deeplearning4j

Question

我正在使用TinyYolo和deeplearning4j，我已经通读了本教程的http://emaraic.com/blog/yolo-custom-object-detector，但我不太确定是否需要更多的配置来处理720p图像，因为本例中的图像是416x416。这有什么苛刻的要求吗？我只是在努力完全理解前面提到的一些配置：

private static final int CHANNELS = 3;

private static final int GRID_WIDTH = 13;
private static final int GRID_HEIGHT = 13;
private static final int CLASSES_NUMBER = 1;
private static final int BOXES_NUMBER = 5;
private static final double[][] PRIOR_BOXES = {{1.5, 1.5}, {2, 2}, {3,3}, {3.5, 8}, {4, 9}};//anchors boxes

private static final int BATCH_SIZE = 4;
private static final int EPOCHS = 50;
private static final double LEARNIGN_RATE = 0.0001;
private static final int SEED = 1234;

private static final double LAMDBA_COORD = 1.0;
private static final double LAMDBA_NO_OBJECT = 0.5;

我以前在我的标签和图像中使用过darkflow，并取得了一些巨大的成功。我想使用deeplearning4j与我已有的java项目进行更多的集成。因为我一直在努力导入我创建的模型，这些模型仍然可以成功地与我拥有的一些python代码一起工作，但似乎与导出有一些细微的差别。

如果有人能阐明这一点，我相信应该有方法来处理720p的图像。我认为可能需要调整大小。我知道darknet和darkflow自己完成了这个动作。另外，如果我执行大小调整，那么我的标签注释xml文件是否需要更改？

谢谢你的帮助。

Answer 1

您需要将720p输入调整为tinyolo预期输入，尺寸为416x416

resize(rgbaMat, resizedImage, new Size(tinyyolowidth, tinyyoloheight));

参考：https://github.com/yptheangel/dl4j-android-demo/blob/master/app/src/main/java/com/yptheangel/dl4jandroid/yolo_objdetection/ObjDetection.java