Saya memiliki setumpuk besar kendaraan dengan kebenaran panjang tanah mereka (Lebih dari 100 ribu sampel). Apakah mungkin untuk melatih jaringan yang dalam untuk mengukur / memperkirakan panjang kendaraan? Saya belum melihat makalah terkait dengan memperkirakan ukuran objek menggunakan jaringan saraf dalam.
10
Jawaban:
Iya! Ini tentunya bisa dilakukan. Karena Anda memiliki dataset berlabel, itu membuatnya menjadi lebih sederhana!
Saya akan melihat proyek ini dan itu akan membawa Anda ke mana Anda harus pergi.
Detail implementasi harus cukup mudah. Beri tahu saya jika saya bisa membantu lebih lanjut.
sumber
Ya itu mungkin, tetapi pertama-tama Anda harus mengenali beberapa objek dalam gambar, baik 1) kendaraan itu sendiri, dan kemudian melaporkan ukuran kendaraan yang diketahui, atau 2) objek yang diketahui yang jaraknya sama dari kamera dengan mobil ( trotoar, tanda berhenti, kepala pengemudi, kuda poni ... apa pun), dan kemudian gunakan benda itu untuk mengkalibrasi ukuran mobil yang sangat dekat dengannya.
Setiap mobil dalam gambar akan berjarak tidak diketahui dari kamera, membuat objek mobil tampak lebih besar atau lebih kecil dari satu foto ke foto lainnya. Jika Anda tidak mengenali mobil atau setidaknya objek referensi yang memiliki ukuran yang diketahui, ukuran fisik mobil akan tidak dikalibrasi - Anda tidak akan memiliki dasar untuk perkiraan ukuran Anda.
Jika mobil tidak dikenal, maka bahkan jika Anda memiliki petunjuk visual (ada objek referensi yang hadir atau jarak dari kamera ke mobil diketahui), tingkat sudut lebar lensa kamera yang tidak diketahui dapat mengubah bentuk mobil yang tidak dikenal. (tinggi vs lebar), semakin mempersulit kemampuan Anda untuk memperkirakan dimensi yang terlihat.
sumber
Saya pikir makalah ini dapat membantu Anda: Estimasi Kotak Bounding 3D Menggunakan Pembelajaran Dalam dan Geometri
Dia menggunakan 1 VGG-19 (pretrained di ImageNet) untuk mempelajari ukuran mobil
sumber