Вопрос или проблема
Вопрос в заголовке. У каждого изображения есть три формы, которые могут быть либо треугольниками, либо квадратами. Я хочу вернуть 1, если все формы – треугольники, и 0 в противном случае. Как вы думаете, что будет лучше для этой задачи: рассматривать это как задачу классификации изображений или задачу обнаружения объектов?
Задача обнаружения объектов подойдет вам лучше.
Классификация изображений – это форма компьютерного зрения, основанная на машинном обучении, в которой модель обучается категоризировать изображения на основе основного содержания, которое они содержат.
Обнаружение объектов идет дальше, классифицируя отдельные объекты внутри изображения и возвращая координаты ограничивающего прямоугольника, который указывает на местоположение объекта.
Таким образом, вы можете вернуть 1, если количество треугольников (это количество предоставляется моделью обнаружения объектов в форме ограничивающего прямоугольника) в изображении равно 3, и 0 в противном случае.
Ответ или решение
Для решения вашей задачи лучше всего подойдет метод обнаружения объектов. Давайте разберем почему именно этот подход более эффективен в данной ситуации.
Сравнение методов
-
Классификация изображений: Этот метод предназначен для определения общего класса или категории всего изображения. Он хорошо работает, когда нужно определить, к какой категории принадлежит изображение в целом (например, "это изображение содержит треугольники" или "это изображение содержит квадраты"). Однако он не предоставляет информацию о том, какие конкретно объекты находятся на изображении, и не позволяет выяснить, сколько из них соответствуют определенным критериям.
-
Обнаружение объектов: Этот метод предоставляет более детальную информацию, он может не только классифицировать объекты на изображении, но и определять их точное местоположение с помощью координат ограничивающих рамок (bounding boxes). В вашем случае, с использованием метода обнаружения объектов, вы сможете определить, сколько треугольников есть на изображении, и по их количеству легко сделать вывод о том, возвращать ли 1 или 0.
Решение задачи
Для реализации задачи с использованием обнаружения объектов вы можете выполнить следующие шаги:
-
Сбор и подготовка данных: Вам необходимо собрать набор данных, где каждое изображение будет содержать три формы (треугольники или квадраты) с соответствующими аннотациями. Аннотации должны содержать информацию о том, какие объекты присутствуют на изображении и в каком количестве.
-
Выбор модели: Вы можете использовать популярные модели для обнаружения объектов, такие как YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot MultiBox Detector) или Faster R-CNN. Эти модели хорошо подходят для задач обнаружения объектов с разными размерами и формами.
-
Обучение модели: Обучите модель на вашем наборе данных. Убедитесь, что вы правильно настроили гиперпараметры и использовали аугментацию данных для повышения устойчивости модели.
-
Предсказание и вывод: После завершения обучения вы можете использовать модель для предсказания на новых изображениях.
- Проверяйте количество предсказанных треугольников.
- Если их количество равно 3, возвращайте 1. В противном случае возвращайте 0.
-
Тестирование и валидация: Проведите тестирование модели на отложенном наборе данных, чтобы удостовериться, что она работает корректно и дает желаемые результаты.
Заключение
Учитывая специфику вашей задачи, обнаружение объектов является более подходящим методом по сравнению с классификацией изображений. Он позволяет вам непосредственно работать с формами, их количеством и положением на изображении. Таким образом, с его помощью вы сможете легко вернуть необходимый результат в виде 1 или 0 в зависимости от наличия треугольников.