Mam duży zbiór danych o pojazdach z prawdą o ich długości (ponad 100 000 próbek). Czy można wytrenować głęboką sieć w celu pomiaru / oszacowania długości pojazdu? Nie widziałem żadnych prac związanych z szacowaniem wielkości obiektu za pomocą głębokiej sieci neuronowej.
10
Odpowiedzi:
Tak! Z pewnością można to zrobić. Ponieważ masz zestaw danych oznaczony etykietą, to czyni to jeszcze prostszym!
Rzuciłbym okiem na ten projekt i powinien on doprowadzić cię tam, gdzie musisz się udać.
Szczegóły implementacji powinny być dość proste. Daj mi znać, jeśli mogę pomóc.
źródło
Tak, jest to możliwe, ale najpierw musisz rozpoznać jakiś obiekt na obrazie, albo 1) sam pojazd, a następnie zgłosić znany rozmiar tego pojazdu lub 2) znany obiekt, który jest w tej samej odległości od kamery, co samochód ( krawężnik, znak stopu, głowa kierowcy, kuc szetlandzki ... cokolwiek), a następnie użyj tego obiektu do kalibracji wielkości samochodu, który jest bardzo blisko niego.
Każdy samochód na zdjęciu będzie w nieznanej odległości od aparatu, dzięki czemu obiekt samochodu będzie wyglądał na większy lub mniejszy ze zdjęcia na zdjęcie. Jeśli nie rozpoznajesz samochodu lub przynajmniej obiektu referencyjnego o znanym rozmiarze, fizyczny rozmiar samochodu nie zostanie skalibrowany - nie będziesz mieć podstaw do oszacowania rozmiaru.
Jeśli samochód jest nieznany, to nawet jeśli masz wskazówki wizualne (istnieje obiekt odniesienia lub znana jest odległość od kamery do samochodu), nieznany zakres szerokiego kąta soczewki kamery może zniekształcić kształt nieznanego samochodu (wysokość vs szerokość), co dodatkowo komplikuje twoją zdolność do oszacowania jego pozornych wymiarów.
źródło
Myślę, że ten artykuł może ci pomóc: Szacowanie ramki 3D za pomocą głębokiego uczenia się i geometrii
Użył 1 VGG-19 (wstępnie przeszkolonego w ImageNet), aby poznać wielkość samochodów
źródło