Можно ли использовать изображения, содержащие одну ячейку, для обучения модели обнаружению и локализации нескольких ячеек в тестовом изображении

Question

У меня есть набор данных, содержащий изображения, каждое изображение имеет одну ячейку вместе с некоторыми меньшими несущественными ячейками на заднем плане. Можно ли использовать этот набор данных для обучения модели обнаружению и распознаванию нескольких ячеек-мишеней в одном тестовом изображении?

Во-вторых, повлияет ли предсказание на размер ячейки в обучающих данных, отличный от размера ячейки на тестовом изображении?

Answer 1

Это звучит как проблема обнаружения нескольких объектов (MOD). Вам нужно будет обучить MOD-модель, такую ​​как YOLO или SSD, с вашими изображениями (требуемый формат и процедура варьируются в зависимости от инфраструктуры и сетевой архитектуры), после чего они смогут обнаружить несколько экземпляров данных, на которых они были обучены. Если вы тренируетесь с изображениями, содержащими только один или несколько экземпляров, это не должно иметь принципиального значения. Обратите внимание, что процессы обучения и вывода не являются легкими задачами, однако, если у вас нет достаточного опыта в нейронных сетях и некотором языке программирования (например, Python).

Я бы порекомендовал поискать уроки для блогов или YouTube по настройке обнаружения мультиобъектов и следовать им.