Fine-grained image categorization.png
任务描述
Data
训练数据为120个品种狗狗的照片，共10222张。共10357张测试样本。
检测
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分类
检测完成后, 检测结果保存在tf-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/results/VOC2007/Main 目录下，共20个txt文件夹，对应20个种类
检测结果.jpeg
选择其中对应狗的txt对原始图像进行处理，在10072张图片中检测到了狗，置信阈值取0.5，将检测失败的原始图像移入failed 文件夹，共150张，再次对这150张图像进行检测，置信阈值选择0.4，检测出46张狗狗的图像，因此共检出10118张狗狗的图像，根据官方提供的labels.csv文件（提供了与训练样本文件名对应的狗狗的品种）对检测出的图像进行归类，共120个文件夹，每个文件夹以狗的品种命名，包含这种种类别狗狗的所有照片。对文件夹进行统计分析，每类平均80张图像，
Classified_datasets.png
对于检测失败的104张图像，可以选择
- 降低置信阈值，如0.3，再人工筛选并归类；
- 人工标记并分类
- 将检测的其他类的结果（主要是动物，如牛，马等等）进行显示，可能会误检测，再人工分类
