Какой подход нейронной сети лучше всего подходит для обнаружения незакрепленных объектов? - PullRequest
0 голосов
/ 21 июня 2019

Пример выглядит следующим образом, учитывая аэрофотоснимок небольшого участка земли (из карт Google), я хочу посмотреть, может ли быть обнаружен подсек этого участка земли, нарисованный моей рукой.

Например, аэрофотоснимок может иметь высоту и ширину 2 км и выглядеть так, как будто он сегментирован канавами и живыми изгородями, или деревьями, в то время как моя нарисованная вручную подсекция может быть двумя из сегментированных участков земли, содержащих пруд.

Я думаю, что я пытаюсь понять, что это какая-то свёрточная нейронная сеть, которая в основном обнаруживает формы и линии, все хорошо и красиво, но как только я смогу обнаружить формы и линии и т. Д., Каким будет следующий высокоуровневый подход ? Запустите SSD с двумя изображениями, как? или может использовать плотную переписку?

Два подхода, о которых я думаю, это:

Я изучаю ML и DL только 6 месяцев, поэтому извиняюсь, если моя терминология не на 100%. Я повторюсь, я не ищу кого-то, кто бы провел много времени, давая подробный ответ, более того, их высокоуровневый подход к проблеме ( что за алгоритм и грубая архитектура )

...