我正在尝试对从大型正射影像中获取的数据训练一种对象检测算法（即 YOLOv4 Scaled，Faster R-CNN）。假设我有一个班级，我用边界框标记整个正射影像。标记后，有没有办法将整个图像分割成指定像素大小（即 416x416 像素）的单个照片，同时保留边界框？我可以轻松地将照片切成指定的尺寸，但我遇到的问题是将边界框保留在这些新图像中。
这样，我就不会耗尽我的 GPU 的内存需求。
有没有一种方法可以将带注释的正射影像拆分为保留原始边界框的较小照片？
人工智能
深度学习
计算机视觉
物体检测
数据标签
2021-10-25 21:38:07
1个回答
您可以缩小照片尺寸并将相应的框缩放到新尺寸 (416x416)。
或者，如果您想使用您的技术，您可以对图像进行切片，然后检查边界框是否位于切片中，然后根据您拍摄的切片重新定位它。
看看这个allimentations library。
其它你可能感兴趣的问题