У меня есть большой набор данных автомобилей с истинной длиной (более 100 тыс. Образцов). Можно ли обучить глубокую сеть для измерения / оценки длины транспортного средства? Я не видел никаких работ, связанных с оценкой размера объекта с помощью глубокой нейронной сети.
10
Ответы:
Да! Это наверняка можно сделать. Поскольку у вас есть помеченный набор данных, это делает его еще проще!
Я хотел бы взглянуть на этот проект, и это должно привести вас туда, куда вам нужно идти.
Детали реализации должны быть довольно простыми. Дайте мне знать, если я могу помочь дальше.
источник
Да, это возможно, но сначала вам нужно будет распознать какой-либо объект на изображении, либо 1) само транспортное средство, а затем сообщить об известном размере этого транспортного средства, либо 2) известный объект, который находится на том же расстоянии от камеры, что и автомобиль ( бордюр, знак остановки, голова водителя, пони из шетландских островов ... что угодно), а затем используйте этот объект для калибровки размера автомобиля, который очень близок к нему.
Любой автомобиль на изображении будет находиться на неизвестном расстоянии от камеры, в результате чего автомобильный объект будет выглядеть больше или меньше от фотографии к фотографии. Если вы не узнаете автомобиль или хотя бы референтный объект, имеющий известный размер, физический размер автомобиля не будет откалиброван - у вас не будет оснований для оценки размера.
Если автомобиль неизвестен, то даже если у вас есть визуальные подсказки (присутствует референтный объект или известно расстояние от камеры до автомобиля), неизвестная степень широкоугольного объектива камеры может исказить форму неизвестного автомобиля (высота против ширины), что еще больше усложняет вашу способность оценивать его видимые размеры.
источник
Я думаю, что эта статья может вам помочь: оценка трехмерных границ с использованием глубокого обучения и геометрии
Он использовал 1 VGG-19 (предварительно обученный на ImageNet), чтобы узнать размеры автомобилей
источник