Как я могу объединить две быстрые модели R-CNN для обнаружения объектов?

Я работаю над обнаружением объектов в видео и хочу обучить две быстрые модели R-CNN на двух разных типах данных (например, RGB и оптический поток), а затем объединить эти модели в одну сеть.

Я обучил модель одному типу данных, но понятия не имею, как объединить оба типа данных.

Любая помощь будет здорово!


python-3.x object-detection-api tensorflow deep-learning
person Abdelouahid    schedule 23.04.2019    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

То, что вы ищете, — это двухпотоковые архитектуры CNN. Как, например, описано Пэном и Шмидом во втором мультирегиональном -stream R-CNN для обнаружения действий. Существует большое разнообразие реализаций, но вам потребуется переобучить двухпотоковую модель с оптическим потоком и данными изображения.

person Tobias Senst    schedule 30.04.2019