Вимірювання розміру об'єкта за допомогою глибокої нейронної мережі

10

У мене є великий набір даних про транспортні засоби з основним значенням їх довжини (понад 100 тис. Зразків). Чи можливо навчити глибоку мережу для вимірювання / оцінки довжини транспортного засобу? Я не бачив жодної статті, пов’язаної з оцінкою розміру об'єкта за допомогою глибокої нейронної мережі.

machine-learning deep-learning computer-vision

— Наджі
джерело

1

Дуже гарне запитання. Ласкаво просимо до AI!

— DukeZhou

(Примітка модератору) - це відповідь заповнювача на запитання ОП, оскільки я не можу прокоментувати Чи є зображення чи текст вашої набору даних? hisairnessag3 знаходиться на правильному шляху з перенесенням пікселів / метричних підходів з OpenCV для виявлення об'єкта DNN

— Adnan S

4

Так! Це, безумовно, можна зробити. Оскільки у вас є мічений набір даних, це робить його ще простішим!

Я хотів би поглянути на цей проект, і це повинно вас перевести туди, куди вам потрібно піти.

Деталі про реалізацію повинні бути досить простими. Повідомте мене, чи можу я допомогти далі.

— hisairnessag3
джерело

1

Не варто пояснювати, чому хтось проголосує. У багатьох програмістів не вистачає часу на перегляд коментарів, вони дивляться на голоси, щоб побачити, чи варта відповідь чи ні. Якщо ви прочитаєте запитання ще раз, ви побачите, що питання стосується конкретно використання DNN та нічого іншого. проект, яким ви поділилися, стосується використання Opencv ... якщо ви прочитаєте коментарі під публікацією, якою ви поділилися, ви побачите, що люди запитують про DNN, але сама публікація не використовує DNN. До речі, я не є тим, хто проголосував вашу відповідь

— BH85

2

Це не потрібно, але корисно. Якщо здійснити пошук на будь-якій глибині, ви не знайдете жодних проектів чи робіт з цього конкретного випадку використання для DNN. З урахуванням сказаного, я посилався на найближчий можливий проект, сподіваючись розпочати ОП. Додатково я відповів на питання. Питання було, чи можна це зробити.

— hisairnessag3

Дякую за вашу відповідь! Я думаю, що це було б покращено невеликим поясненням того, як / чому це можливо. Принаймні, контур архітектури був би дуже корисним.

— Бен N

1

Так, це можливо, але спочатку вам доведеться розпізнати якийсь предмет на зображенні: 1) сам транспортний засіб, а потім повідомити про відомий розмір транспортного засобу або 2) про відомий об'єкт, який знаходиться на однаковій відстані від камери, як і автомобіль ( бордюр, знак зупинки, голова водія, шетландський поні ... що завгодно), а потім використовуйте цей об’єкт, щоб відкалібрувати розмір автомобіля, який дуже близький до нього.

Будь-яка машина на зображенні буде на невідомій відстані від камери, завдяки чому автомобільний предмет буде виглядати більшим чи меншим від фото до фото. Якщо ви не розпізнаєте автомобіль або хоча б референтний об'єкт, який має відомий розмір, фізичний розмір автомобіля буде калібруватися - у вас не буде підстави для вашої оцінки розміру.

Якщо автомобіль невідомий, то навіть якщо у вас є візуальні підказки (є референтний об'єкт або відстань від камери до машини відома), невідомий розмір ширококутного об'єктива об'єктива камери може спотворювати невідому форму автомобіля (висота проти ширини), що ще більше ускладнює вашу здатність оцінювати її видимі розміри.

— Ренді
джерело

Чи може номерний знак транспортного засобу бути тим відомим об’єктом, який використовується для калібрування розміру автомобіля? Номерні знаки зазвичай однакового розміру.

— Naji

1

Вам доведеться бути обережними щодо припущень, які ви робите, що номерні знаки однакового розміру. Наприклад, австралійська та американська таблички мають різні розміри. Якщо це не проблема для вашої програми (вона буде працювати колись лише в одній країні), ви можете припустити розмір таблиці для таблички. Але вам доведеться все-таки бути обережними, оскільки плита може не орієнтуватися нормально на вас. Якщо машина знаходиться на рівні 45 градусів, ширина пластини займе менше пікселів, ніж 0, навіть на однаковій відстані.

— пшлади

1

Я думаю, що цей документ може вам допомогти: Оцінка 3D-рамки з використанням глибокого навчання та геометрії

Він використовував 1 VGG-19 (перевірений на ImageNet), щоб дізнатися розміри автомобілів

— кріакс дса
джерело

Як і ви, я припускав, що мова йде про виведення тривимірної рамки, де дані представлені у двовимірному зображенні. Проект, згаданий hisairnessag3, здається, стосується лише двовимірного обмежувального вікна без вивченої інфекційної поведінки щодо природи 3D, яку може містити зображення.

— Джим

У цьому документі оцінюється розмір та орієнтація автомобіля за допомогою 2D обрізаного зображення (містить лише потрібний об’єкт).

— cryax dsa