나의 프로젝트에서, 나는 다른 것, 보통 인간과 짐을 구분하려고 노력하고있다.luggages 탐지를위한 OpenCV와 SVM 훈련
현재 OpenCV 및 SVM 교육 방법은 2 개의 클래스 (luggages가있는 클래스 및 인간과 다른 클래스)로 사용됩니다. 프레임을 주입하기 전에 프레임을 그레이 스케일로 변환했지만 필터를 추가로 적용하지 않았습니다. 예측 결과는 그다지 정확하지 않습니다.
교육을 받기 전에 프레임에 추가 필터를 적용하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있는지 궁금합니다. 윤곽 검출 등. 컨투어가 '직사각형'에 가까우면 수하물, 그렇지 않으면 '다른 것'입니다. 또한 ONE_CLASS 메서드로 전환하는 것에 대해 생각하고 있습니다.
당신은 어떻게 생각하십니까? 아니면 더 좋은 아이디어가 있습니까?
감사합니다.
줄리앙.
질문에 대해 많은 생각을 한 후 이상 탐지이 최선의 방법이라고 생각합니다. ONE_CLASS method에 대해 언급 한 이후로 그 아이디어가 있습니다.
수하물이 이미지에서 직사각형 모양이라고 가정하면 "직사각형에 가까운 것이 무엇이든 짐"이라고 제안하는 것이 가능합니다. 그러므로 당신은 단 하나의 클래스 '수하물'을 가지고 있습니다.
이 용어가 암시 하듯이 '비정상 탐지'는 특정 패턴을 따르지 않는 개체를 탐지하는 데 사용됩니다. 즉, (데이터 세트에있는 것 이외의 객체) 외주인을 감지하는 데 사용됩니다.
당신이 짐을 홀로 강조하고 있기 때문에 나는이 접근법이 최선이라고 생각합니다.
다른 접근법을 시도해 볼 수 있습니다.
따라서 직사각형 근사법이 필자의 요구 사항에 적합하다고 판단됩니다. 아직 많은 이미지를 테스트하지 않았으므로 100 % 확신하지는 못합니다. 항상 그렇듯이 예외가 있습니다. 수하물의 색이 배경색에 가까울 때 그 결과는 정확하지 않습니다. 두 가지 가까운 색상의 차이를 증폭시킬 수있는 방법이 있습니까?
감사합니다.
줄리앙.
'** approximate rectangles being Luggage **'에 대한 귀하의 제안은 시작하기에 좋은 장소입니다. 그런 다음 ** 비정상 탐지를 수행 할 수 있습니다 ** –
darknet을 사용하여 자신의 객체 검출기를 교육하는 방법은 무엇입니까? 이것 좀보세요 : http://pjreddie.com/darknet/yolo/ – yildirim
Contour는 아마도이 경우 실행 가능한 아이디어가 아닙니다. [SVM 매개 변수] (http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html)의 미세 조정을 시도 했습니까? 넓은 범위에서 값을 변경해도 결과가 많이 변경되지 않으면 더 좋고 강력한 기능을 사용하십시오. –