Обнаружение объекта - персонажи

Question

Я новичок в обнаружении объектов, у меня есть символы тамильского языка, и я успешно выполнил классификацию с использованием CNN.

Для обнаружения объектов я следую этому примеру - https://towardsdatascience.com/getting-started-with-bounding-box-regression-in-tensorflow-743e22d0ccb3

Мы должны создать ограничивающий прямоугольник и создать файл аннотации, в котором содержится количество объектов, представленных на изображении, и координаты (Xmin, Ymin), (Xmax, Ymax) объектов.

В моем проекте у меня есть набор данных, где каждое изображение имеет только один символ

Как создать ограничивающий прямоугольник, в котором все персонажи уже находятся в области интересов ...

Спасибо

Answer 1

LabelImg - наиболее часто используемый инструмент для создания ограничительных рамок на изображениях.
Кроме того, вы сказали, что все символы находятся в интересующей области, один из способов подойти к этому - создать новое изображение , содержащее все эти символы, а затем вручную добавить ограничивающие рамки для каждого .

Стоит также отметить, что алгоритмы обнаружения объектов также учитывают окружение , содержащее упомянутый объект, таким образом, большее отклонение в окружении , которое включает желаемые объекты в обучении приведет к более устойчивой модели при воздействии внешней / новой среды.

Также вам следует рассмотреть возможность использования увеличения данных , например вращения , масштабирования и перевода . Поскольку эти параметры также встречаются при обнаружении в реальном времени, это также способствует созданию более надежной модели, которая может точно обнаруживать в различных условиях .

Вы можете узнать больше о Увеличение данных Тензорного Потока в этой ссылке .