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tensorflow - 如何使用 Tensorflow 检测图像中是否缺少对象？

问题描述

我想检查一个人是否没有戴手套，安全帽或反光背心等。例如，在建筑工地，如果一个人没有戴任何上述东西，那么我想检测。

标签： tensorflow

解决方案

基本上，您将需要两个模型来完成此任务。

  1. 第一个模型检测对象是否佩戴过以下物品——手套、安全帽或反光背心。
  2. 如果以上产生了积极的结果，那么对象佩戴的是哪个装备。

对于模型 1：

您可以为此使用异常检测。这意味着您要根据穿着所需装备的各种主题的图像来训练模型。现在，当模型显示一个人没有佩戴所需装备的图像时，它会产生巨大的损失值。

该模型还没有学会重建不具备所需装备的图像，因此损失更大。

参考 ：

https://www.quora.com/What-are-the-best-anomaly-detection-methods-for-images https://towardsdatascience.com/anomaly-detection-in-images-777534980aeb

对于模型 2：

这是一个简单的分类问题。模型需要对图像中是否包含 Gloves、Hard Hat 或 Reflective Vest 进行分类。您可以尝试动手实践卷积神经网络 (CNN)，它擅长图像分类。

参考：

https://towardsdatascience.com/building-a-convolutional-neural-network-cnn-in-keras-329fbbadc5f5 https://adventuresinmachinelearning.com/keras-tutorial-cnn-11-lines/ https://www.learnopencv .com/image-classification-using-convolutional-neural-networks-in-keras/

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