Вопрос или проблема
На изображении, в правом нижнем углу, находятся круг и треугольник, созданные с помощью набора координат. Я тщательно искал в интернете алгоритм или подход для правильной классификации формы. И все же мне ничего не удалось найти. Мне нужен подход или направления для решения этой задачи.
Используйте модель, обученную на наборе данных MINST, для прогнозирования.
Смотрите здесь. Найдите ту, которая имеет наибольшую точность, и круг должен представлять класс, соответствующий числу 0.
ИЗМЕНЕНИЕ: посмотрите эту тетрадь, где вы можете загрузить свои собственные изображения из Google, аннотировать их и выполнить перенос обучения относительно быстро. Здесь
Таким образом, вы найдете все геометрические фигуры, которые вам нужны, и обновите более крупную модель или обучите свою собственную с нуля.
Вы можете попробовать архитектуру Pointnet: https://github.com/charlesq34/pointnet (как альтернативу уже предложенной предобученной CNN)
Проще говоря: вы можете попробовать вручную выделить некоторые признаки из вашего набора точек и подать их в многослойный перцептрон (MLP).
Ответ или решение
Для решения задачи распознавания форм, образованных набором точек, например, кругов и треугольников, существует несколько подходов и алгоритмов. Ниже приведены ключевые направления и методологии, которые могут вам помочь.
1. Понимание задачи
Первым шагом будет четкое понимание структур данных, с которыми вы работаете. Вам нужно представлять фигуры как множество координат, т.е. каждую фигуру вы можете описать с помощью набора точек на плоскости. Эти точки можно считать набором векторов, и их можно обработать различными методами.
2. Выбор метода распознавания
A. Использование алгоритмов машинного обучения
-
Глубокое обучение с использованием свёрточных нейронных сетей (CNN):
- Вы можете использовать предобученные модели, такие как те, что работают с MNIST (например, классификация цифр), и адаптировать их к вашей задаче. MNIST имеет класс 0, который можно интерпретировать как круг. Вы можете дополнить датасет изображениями ваших фигур и обучить сеть.
- Для этого вы можете применять метод трансферного обучения, подбирая модель под ваши данные. Существует множество ресурсов, таких как этот ноутбук, который поможет вам быстро настроить и обучить свою модель.
-
Алгоритмы ближайших соседей (k-NN):
- Используйте расстояние между точками и оцените, насколько хорошо группы точек могут быть классифицированы.
-
PointNet и его производные:
- Архитектура PointNet позволяет эффективно обрабатывать наборы точек, и это отличный выбор, если у вас есть значительно большее количество точек, которые создают сложные формы. Это позволит получить выделения признаков из ваших точек и затем классифицировать их.
B. Ручной ввод признаков
Для более простых случаев вы можете использовать методы ручного извлечения признаков:
- Геометрические характеристики: Вычисление центроида, периметра, площади, длины сторон и углов между ними.
- Сохранение отношений: Определение соотношения размеров между фигурами, чтобы сопоставить их определенным типам.
3. Предобработка данных
Обязательно выполняйте предобработку данных:
- Нормализация координат точек, чтобы они находились в одном диапазоне.
- Выравнивание форм, если они могут принимать разные ориентации.
4. Обучение и оценка модели
- Разделите данные на обучающую и тестовую выборки, чтобы правильно оценивать производительность модели.
- Используйте метрики, такие как точность, полнота и F-мера для оценки эффективности классификации.
5. Вывод
Каждый из предложенных методов имеет свои преимущества и недостатки, и ваш выбор должен зависеть от объема и сложности данных, доступных для обучения. Рекомендуется начать с более простых моделей и постепенно переходить к более сложным подходам, таким как глубокое обучение и архитектуры, специфичные для наборов точек.
Если у вас остались вопросы или нужна дополнительная информация, пожалуйста, обращайтесь.