Tensorflow Count Объекты в изображении

Question

Новое для машинного обучения, поэтому, чтобы найти направление, как начать. Конечная цель состоит в том, чтобы иметь возможность обучать модель для подсчета количества объектов в изображении с помощью Tensorflow. Мой первоначальный фокус будет состоять в том, чтобы обучить модель подсчета одного конкретного типа объекта. Так что скажем, я беру монеты. Я буду тренировать модель только для подсчета монет. Не беспокоиться о создании общего счетчика для всех разных типов объектов. Я только сделал пример Google по классификации цветов цветов, и я понимаю основы этого. Поэтому ищите подсказки, как начать. Является ли это проблемой классификации изображений, и я могу использовать ту же логику, что и цветы ... и т. Д. И т. Д.?

Answer 1

Возможно, наилучшим решением для проблемы с монетами будет использование регрессии для решения этой проблемы. Аннотировать 5k изображений с количеством объектов в сцене и запустить на нем свою модель. Тогда ваша модель выводит только правильный номер. (Надеюсь)

Другим способом является классификация, если изображение показывает монету и использует подход скользящего окна, такой как этот: https://arxiv.org/pdf/1312.6229.pdf, чтобы классифицировать для каждого окна, если он показывает монету. Затем вы считаете найденные области. Это легче комментировать, учиться и лучше расширяться. Но у вас есть проблема выбора хороших окон и использования результата этих окон в сжатой форме.