问题描述
我一直在尝试使用此eager few shot object detection tutorial。我不想使用繁琐的数据，而是想使用我的自定义数据集，该数据集已经是coco格式，并且很大。我尝试使用数据集生成gt_Boxes，但本教程仅适用于单个类。如何使它适用于多个班级，以及如何直接使用tf记录在tf2中进行急切的铅球训练。
谢谢
解决方法
gt_boxes 通常具有 [N,4] 的形状，其中 N 是 numpy 数组格式的框数。假设您有两个类，gt_boxes 将为 [2,4]，这意味着您有 2 个数组，所有数组的形状均为 (4,)。这可以表示为 [[array([[a,b,c,d]]),array([[e,f,g,h]])]]。对此运行 np.shape 将产生 [2,4] 的形状。
你只需要弄清楚如何使用 numpy。