Asked Jan 2nd, 7:52 AM 120 0 2
  • 120 0 2
0

Nên dùng model/solution nào detect vật nhỏ trong ảnh lớn?

Share
  • 120 0 2

chào anh em, Mình có 1 thắc mắc nhờ anh em support. Mình có tập data image size lớn. Tầm 2k x 2k chẳng hạn. Mà cần detect small objects tầm 15x15 or 10x10 thì nên dùng model/solution nào nhỉ. Hiện tại xài faster rcnn điều chỉnh các thông số để detect như scale nhưng nó ko detect được 😦. Cảm ơn cả nhà

2 ANSWERS


Answered Jan 2nd, 8:00 AM
Share
Anh Tuấn Hoàng @kstn_hut_hat
Jan 4th, 2:11 AM

Có vẻ không đc bác à 😐

0
| Reply
Share
Answered Jan 2nd, 8:01 AM
+4

Với bài toán này, hiện nay cũng đã có 1 vài mạng neuron hỗ trợ trong việc detect vật siêu nhỏ. Mình có tìm thấy 1 paper về detect mặt siêu nhỏ ở đây http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Hu_Finding_Tiny_Faces_CVPR_2017_paper.pdf

Tuy nhiên các phương pháp đều sẽ đòi hỏi về khả năng tính toán của phần cứng tương đối lớn, vậy nên theo mình, các cách trên đều không phù hợp. Nếu là mình, mình sẽ chia nhỏ ảnh ra thành 5-10 phần, sau đó áp dụng cho từng phần rồi mapping ngược lại ảnh gốc ban đầu. Điều này vừa giúp giảm khả năng tính toán, vừa giúp chúng ta có được độ chính xác như mong muốn ban đầu! :3 Chúc bạn thành công

Share
Anh Tuấn Hoàng @kstn_hut_hat
Jan 4th, 2:11 AM

Viec chia nho thì mình có nghĩ đến nhưng do có ảnh 2k có ảnh thì 600 nên việc chia nhỏ không có ý nghĩa. Bài trên bạn gửi mình có xem qua nhưng có vẻ không phù hợp 😦

0
| Reply
Share