Я работаю над диссертацией под названием «Обнаружение дорожных знаков на изображениях и видео» и использую нейронную сеть под названием YOLO (Вы смотрите только один раз).Я думаю, что его название довольно самоочевидно, но бумага может быть найдена здесь .Эта сеть учится на необрезанных аннотированных изображениях (обычные сети используют для обучения обрезанных изображений).Чтобы изучить эту сеть, мне нужен необрезанный аннотированный набор данных европейских дорожных знаков.Я не смог найти ни одного, даже не здесь , поэтому я решил создать свой собственный набор данных.
Сначала я загружаю много изображений дороги, снятых со статической камеры, намашина.
У меня есть несколько ПРОЗРАЧНЫХ знаков движения (остановки), подобных этому
ТогдаЯ делаю несколько операций, чтобы заставить дорожный знак выглядеть «реальным» и копировать его в случайные позиции (где обычно расположены дорожные знаки).Размер дорожного знака регулируется в зависимости от его положения на изображении - чем ближе к среднему знаку, тем меньше знак.
Операции, которые я выполняю на дорожном знаке:
- Знак размытия с ядром случайного размера от 1x1 до 31x31.
- Поворот изображения влево / вправо по оси X, случайный угол от 0 до 20.
- Поворот изображения влево / вправо по оси Z,случайный угол от 0 до 30.
- Увеличьте люминесценцию путем добавления / вычитания случайного значения от 0 до 50
Здесь вы можете увидеть несколько примеров результатов (лучше, я думаю, что): click.
Вот исходный код: click.
Вопрос:
- Могу ли я что-нибудь сделать, чтобы знаки выглядели более реалистично, и чтобы нейронная сеть работала лучше?
Если вопрос лучше подойдет для других типов сайтов, пожалуйста, дайтея знаю.