Функции изображения для классификации объектов

Question

Предположим, что у меня есть 10 разных объектов, и для каждого объекта у меня есть 100 соответствующих изображений. Я хочу запустить любой алгоритм машинного обучения, чтобы классифицировать, является ли объект типом 0, тип 1 и т. Д.

Предполагая, что каждый тип объекта отличается друг от друга (EX: объект 1: Cat, объект 2: мотоцикл, объект 3 : Деревья), каковы возможные возможности для этих изображений, чтобы они могли выполнять некоторую классификацию?

Answer 1

Поскольку у вас ограниченные учебные данные, я предлагаю вам использовать подход к сумме слов, а также K-средства для кластеризации. Что касается функций, вы можете извлечь функции SIFT или функции SURF, или вы можете даже взять ответы фильтра лапласиана гауссова фильтра для некоторых случайных пикселей.

Answer 2

Если вы использовали полностью подключенную Deep Neural Network, вам действительно нужно будет указать функции. Входные данные будут только пикселями. Если вы хотите использовать SVM, то, возможно, извлеките гистограмму из каждого изображения или что-то еще, но это, вероятно, не будет столь эффективным.