Как выбрать тренировочные данные, чтобы найти множество маленьких экземпляров объекта на увеличенном изображении - маска RCNN? - PullRequest
0 голосов
/ 14 февраля 2019

Допустим, у меня есть такая задача: найти все окна, которые находятся на изображении.Могу ли я просто использовать для обучения много изображений одного окна, чтобы затем найти много окон на одном изображении (изображение изображает многоквартирный дом)?Если да, то как выбрать размер каждого тренировочного образа?Какой может быть размер моего проверочного изображения?

1 Ответ

0 голосов
/ 14 февраля 2019

Технически, вы можете.Но проблема здесь в том, что вы ожидаете, что ваш алгоритм найдет одно окно на изображении.Вы можете решить эту проблему, обрезав тестовое изображение (блок квартир) на более мелкие части и попытавшись предсказать окно в каждом из этих обрезанных изображений.Тем не менее, вам придется обрабатывать изображения одного окна разными способами - размыть их, изменить размеры, повернуть (наклонить) их, ввести некоторый искусственный шум ... Но это определенно не будет идеальным.Я предлагаю вам использовать YOLOv2 или Yolov3 или некоторые другие алгоритмы и модели обнаружения объектов и обучать их на изображениях квартир с множеством окон.

...