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[参考译文] TDA4AL-Q1:使用物体检测演示应用影响检测精度的因素

Guru**** 2380860 points
请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/processors-group/processors/f/processors-forum/1501171/tda4al-q1-what-factors-will-affect-the-detect-accuracy-using-object-detection-demo-app

器件型号:TDA4AL-Q1

工具/软件:

尊敬的 TI 专家:

我想使用 TI 的内置演示应用通过执行来演示物体检测效果  run_app_tidl_od_cam.sh  Sony IMX728摄像头模块生成多个摄像头。

对于汽车类别,我们使用一辆小型玩具车,并检查监测器上的检测效果。

我观察到,对于我们使用的玩具车,似乎很难成功检测:

例如车辆侧面

例如汽车后部

例如、汽车后部稍微改变角度

对于此异议检测演示应用程序和"汽车"类别、我想知道:

1.哪些主要因素可能会影响这种"汽车"类别的检测性能?

例如:

a.图像的清晰度(对于我上面提供的参考图像、玩具汽车的距离约在100cm 以内、而 IMX728的焦点范围不包括这么短的距离、因为它用于 ADAS)

B.汽车相对于整个图像的尺寸

C.汽车的颜色

D.图像的亮度

或者、我们可能不应该使用玩具车来检查检测效果、因为测试场景不是真实的道路场景。

2.检测模型是否可以 更稳定,或者我们需要训练自己的模型才能达到更稳定的检测结果?

请帮助您了解有关此演示应用程序的信息。

注意:据我所知、目前我们不会修改有关 TI  异议检测演示应用的任何代码

谢谢、

Steven

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    您好、Steven:

    请给我一些时间来研究这个问题、然后返回给您。

    谢谢、

    Christina

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    您好、Steven:

    1.关于第一个问题,

    Unknown 说:
    影响此"汽车"类别检测性能的主要因素是什么?

    这可能是多种问题、因为它取决于训练模型时使用的集合以及环境。 我建议在玩具车放置得更远时查看是否同样的问题仍然存在、是否显示了一辆汽车的图片、还是显示在外面的真实环境中? 在清晰度、尺寸、颜色或亮度方面、我们没有任何具体的内容、但这些都是可能造成影响的因素。

    此外、为了确认、您是否使用了 J721S2 RTOS 文档? 在这里、您可以看到 用于验证演示的 Pelee 网络、以及一些附加信息。  

    2.第二个问题

    Unknown 说:
    检测模型是否可以 更稳定、或者我们是否需要训练自己的模型才能获得更稳定的检测结果?

    您可以使用用于实现该目的的模型、不过、该模型只是为了进行演示、您可以从 TIDL Model Zoo 中选择更多模型来进行对象检测:  https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tensorlab/tree/main/edgeai-modelzoo/models/vision/detection 

    这些模型也已在我们的硬件上进行了验证。 最好的做法是将模型动物园模型之一作为"定制"模型的主干、这样它就可以满足您的需求。 根据您的需求、这些选项通常更好、因为它特定于您的需求、而不是将演示用于更广泛的检测样本。  

    如果您有任何其他问题或说明、请告诉我。

    此致、

    Christina

  • 请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

    尊敬的  Christina:

    感谢您的 清晰说明。

    我认为它主要取决于 使用训练的数据集模型。

    我们将尝试在实际场景中进行验证。

    此外、为了确认、您是否使用了 J721S2 RTOS 文档? 在这里、您可以看到  用于验证演示的 Pelee 网络、以及一些附加信息。

    是的,我们用它来演示。

    我们现在没有进一步的问题,非常感谢您的支持!

    BR、

    Steven