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AR 안드로이드 어플리케이션을 개발하려고합니다. 카메라에서 캡처 한 객체를 감지하고 인식해야합니다.이 목적으로 OpenCV를 사용하고 있지만 AR 필드에서 모바일 장치의 객체 인식에 익숙하지 않습니다. 더 나은 SIFT, SURF (정밀도와 속도의 의미에서) 어떤 알고리즘 1, 다른 FAST, ORB, 또는 뭔가 : 나는이 개 질문이? 2- 궁금 경우 탐지

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훈련 된 Caffe 모델을 클래스 세트로 제한하는 방법이 있습니까?

기본 'bvlc_reference_caffenet'모델을 사용하고 있습니다. 주걱을 감지하려고합니다. 이제 내가 얻는 결과는 꽤 만족 스럽습니다. 주걱 클래스는 항상 상위 5 개의 예상 클래스 중 하나이지만 나머지는 쓸모없는 임의의 것들입니다. 내가 원하지 않는 결과를 제거하기 위해 필터를 추가 할 수는 있지만 Caffe는이 기능을 자체적으로 제공합니까?

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Scikit-Learn에서 식별 된 물체의 위치를 어떻게 얻을 수 있습니까?

Scikit-Learn을 사용하여 모델을 교육하고 개체를 인식 할 수 있지만 테스트 데이터의 이미지가 어디에 있는지 알 수 있어야합니다. 아마 어쩌면 제가 인식하려고하는 대상을 가진 테스트 이미지 부분의 좌표를 얻을 수 있습니까? 그렇지 않은 경우이 작업을 수행하는 데 도움이되는 다른 라이브러리를 참조하십시오. 감사합니다.

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OpenCV를 사용하여 식물을 탐지하고 모양을 얻는 방법

이제 식물의 그림을 비교하여 식물의 성장을 감지하려고합니다. 화분 위의 카메라는 매 시간마다 식물 사진을 찍습니다. 내 장치에 각 사진의 높이를 얻고 openCV를 사용하여 상대적으로 비교하고 싶습니다. 그러나 나는 식물을 발견하는데 약간의 문제가있다. openCV를 사용하여 어떻게 감지하고 모양을 얻을 수 있습니까? --------------- 화분 1

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vuforia 개체 스캐너에서 녹색 탐지기를 변경할 수 있습니까? 그리고 vuforia 개체 스캐너없이 vuforia에서 두 개체를 인식 할 수 있습니까?

vuforia 개체 인식을하려고합니까? 두 개체가 음영 대신 엔티티로 식별되어야하는 것처럼 변경해야합니다.

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TensorFlow를 사용한 실시간 물체 감지

저는 방금 딥 학습 및 컴퓨터 비전 기술을 실험하기 시작했습니다. 나는이 굉장한 tutorial을 가로 질러왔다. 도커를 사용하여 TensorFlow 환경을 설정하고 내 자신의 개체 집합을 교육했으며 테스트했을 때 더 정확하게 제공했습니다. 이제 더 많은 실시간을 만들고 싶습니다. 예를 들어 객체의 이미지를 입력으로 사용하는 대신 웹캠을 활용하여 Tenso

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SIFT 기능 1500 이미지 추출

나중에 Bag of Words에 사용될 1500 개의 이미지가 포함 된 데이터 세트의 기능을 추출해야합니다. 한 이미지의 결과에는 예를 들어 MB의 메모리가 필요한 3168 개의 기능이 있습니다. 모든 기능을 저장하는 중입니까? 각 이미지의 크기가 [프레임, 설명자]가 다르므로 결과를 저장하는 좋은 방법은 무엇입니까?

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개체 인식을 위해 신경망을 선택하는 아키텍처는 무엇입니까?

신경망 디자인에 관한 질문이 있습니다. 나는 주제가 새로워졌지만, 그것에 관해 솔직한 직감을 가지고있다. 길쌈 신경망을 사용해야합니다. 그러나 어떤 기존 디자인의 인터넷을 사용할 수 있습니까? 도로 표지판과 같이 그림에 개체를 분류하고 싶습니다. 어디에서 봐야합니까? 감사합니다.

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이미지 분할 및 객체 감지 (실내 환경)에 가장 적합한 실시간 알고리즘은 무엇입니까?

실내 영역을 분할하고 대상을 찾고 싶습니다. 그런 다음, 스테레오 비전을 사용하여 객체의 데카르트 위치를 찾고 싶습니다. 최종 목표는 로봇에 의해 테이블에서 대상을 선택하는 것 (그리고 궤도를 제어하는 것)입니다. 개체의 예 : 의자, 테이블, 펜, 주사기, 스테이플러, 컵, 나사, 장난감 인형, 눈금자, 작은 상자, 우유, 과일, ... 내 첫 번째

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Hololens 용 Vuforia

누군가 다른 사람이 vuforia를 사용하여 hololens 응용 프로그램을 개발하려했는지 궁금합니다. 특히 vuforia의 개체 인식 및 추적 기능을 사용합니다. 나는 그것을 시도하고 그것이 효과가있는 것처럼 보입니다. 나는 추적 된 객체의 이름을 출력하는 Debug.Log에서 얻은 결과에 대해 확신하지 못했습니다. 두 개의 추적 가능한 타겟 밀리미터를