- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Классификация автомобилей с использованием предобученных моделей
- Введение
- Использование предобученных моделей
- Возможность использования предобученных моделей
- Избежание маркировки изображений
- Решение задачи распознавания объектов
- Анализ автомобилей и распознавание людей
- Заключение
Вопрос или проблема
У меня есть множество изображений, и мне необходимо распознать на них некоторые объекты:
- Проанализировать тип транспортного средства (легковой автомобиль, грузовик, цистерна), марку, модель, цвет.
- Проверить, есть ли люди на изображении.
Я хотел бы построить это с использованием Keras.
У меня есть несколько вопросов по этому поводу:
- Могу ли я использовать некоторые предварительно обученные модели для этого?
- Могу ли я обойтись без разметки моих изображений?
- Как я могу, с одной стороны, анализировать автомобили, а с другой стороны, распознавать, есть ли люди?
Вы можете, например, решить эту задачу как задачу распознавания объектов.
Тогда одним из возможных решений будет использование YOLO для обнаружения объектов; такие сети разбивают входные изображения на множество ячеек, и для каждой ячейки они предсказывают набор ограничивающих рамок (и соответствующую метку объекта, если таковая имеется).
Вы можете, например, настроить свою сеть так, чтобы она распознавала столько классов, сколько уникальных настроек объектов; в вашем случае это, например, может быть: N = 3*#марка*#модель#цвет + 1 класс, и вам, вероятно, потребуется подготовить (разметить) датасет специально для этого! Что не является вашей целью. +1 необходимо, чтобы убедиться, что мы включили “Человека”.
Или вы можете использовать предварительно обученный YOLO на каком-либо датасете, чтобы он мог распознавать: Человек, Грузовик, Легковой автомобиль, Цистерна (я думаю, вы должны легко найти такие веса, https://cocodataset.org/#explore) и суметь использовать это в режиме предсказания на ваших изображениях. Если у вас есть более специфические примеры обучения из вашего конкретного распределения, то рассмотрите возможность дообучения на основе этого. Но вы должны быть в состоянии получить надежные предсказания даже без повторного обучения (и, следовательно, без необходимости в размеченных данных). Однако, следуя этому подходу, вам все равно придется размечать объекты для определения марки, модели, цвета ..
Ответ или решение
Классификация автомобилей с использованием предобученных моделей
Введение
В вашей задаче стоит цель распознать и классифицировать объекты на изображениях, включая типы транспортных средств (автомобили, грузовики, цистерны), а также их марку, модель и цвет. Кроме того, необходимо проверить наличие людей на изображениях. Рассмотрим подходы к решению данной задачи с использованием библиотек Keras и предобученных моделей.
Использование предобученных моделей
Возможность использования предобученных моделей
Да, вы можете использовать предобученные модели для распознавания объектов в ваших изображениях. Такие модели, как YOLO (You Only Look Once) или Faster R-CNN, обучены на больших наборах данных, например, COCO или Pascal VOC, и могут распознавать множество классов объектов, включая автомобили и людей. Это существенно сократит время на обучение и улучшит вашу модель.
Избежание маркировки изображений
Если вы хотите избежать маркировки изображений, вы можете использовать предобученные модели для извлечения признаков. Модели, такие как YOLO, могут предоставлять результаты с минимальной необходимостью дополнительной разметки данных. Тем не менее, для точного распознавания конкретных марок, моделей и цвета автомобилей вам все же потребуется дополнительная разметка данных, поскольку предобученные модели не могут определять такие характеристики на уровне отдельных экземпляров без дополнительного обучения.
Решение задачи распознавания объектов
Анализ автомобилей и распознавание людей
Для решения вашей задачи можно использовать подходы объектного распознавания. Ваши действия могут быть следующими:
-
Выбор модели: Используйте предобученную модель, такую как YOLO. Эта модель делает предсказания на входных изображениях, разделяя их на ячейки и прогнозируя для каждой ячейки набор ограничивающих рамок и соответствующие им метки объектов.
-
Настройка модели: Вы можете настроить модель на множество классов объектов:
- Модели автомобилей
- Цвета автомобилей
- Наличие людей
При этом учитывайте, что для получения точных результатов необходимо наличие разметки, особенно для марки, модели и цвета.
-
Проблема с разметкой: Используя предобученную модель YOLO с предварительно обученными весами, вы можете решить часть вашей задачи, не проводя дополнительного обучения. Однако вам потребуется обучить отдельный классификатор для моделирования марок, моделей и цветов автомобилей на основании заранее размеченного набора данных. Это может включать использование таких архитектур, как ResNet или DenseNet, которые предобучены на большом наборе данных изображений.
Заключение
Таким образом, вы можете использовать предобученные модели для решения задачи классификации автомобилей и распознавания людей на изображениях, используя Keras. Хотя вы сможете избежать полной разметки изображений для определения наличия автомобилей и людей, для получения более специфичных данных о марке, модели и цвете автомобилей потребуется дополнительная разметка. Наиболее подходящий подход включает в себя использование предобученных весов для определения классов и последующее дообучение модели для более детализированной классификации.