python - 如何对图像进行特定对象识别?
问题描述
我有 3 张不同对象的图像:智能手机、衬衫和一包意大利面。我想在包含这些对象之一的任何图像上执行每个对象的识别。例如,如果我们在一张图片中有相同的手机,我希望能够在这张图片中看到带有边界框的手机。如果电话不同,则不应绘制任何内容。
我首先尝试使用带有 python 和 tensorflow 的 Mask R-CNN 之类的神经网络来执行对象识别。但我意识到我没有庞大的训练数据集,只有我的 3 张图像。神经网络算法似乎适用于识别狗、智能手机、风景等概念,但不能识别特定的狗、特定的智能手机或特定的风景。
言归正传,如果我输入的任何图片包含相同的智能手机、相同的衬衫或相同的意大利面包,我希望程序能够检测到这一点。
什么算法最适合执行这种识别?
解决方案
尝试使用COCO数据集。由于 COCO 权重已经在数千个项目和图像上进行了训练,因此您应该能够运行该splash
功能来帮助使用 Mask RCNN 进行检测。
最坏的情况,如果你想训练自己的数据集,只需在网上找到很多与你想检测的对象相关的照片,注释它们,然后训练。
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