更新2018.07.08 ：现在可以使用最新版本的RetinaNet。 寻找沃利 沃利在哪里？ 受的启发而来的求解器， 是使用以ResNet50为骨干）实现的，并在COCO数据集上进行了预训练。 该脚本基于Tadej的以及的。 我介绍了一些更改，以允许在单个图像中进行多次检测（如下面的Wally + Wenda所示）； 这是因为该模型对Wally的尺寸非常敏感，因此我在训练注释中包括了他所有较大的外观（不是拼图本身的一部分）。 用法 python find_wally.py PATH_TO_MODEL PATH_TO_IMAGE_1 PATH_TO_IMAGE_2... 图像一次显示一次。 如果未提供图像路径，则脚本将从training + validation目录中随机选择一个图像，然后从测试目录中随机选择另一个图像。 可以从下载模型文件。 笔记： 每张图像在CPU上的检测时间约
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