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Raven316
V2EX  ›  机器学习

cv 大佬看过来

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  •   Raven316 · 65 天前 · 283 次点击
    这是一个创建于 65 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    现有需求,识别正面面对的一个单杠的位置,单杠可能不同颜色甚至可能生锈,光照天气什么的就不说了也会变,背景可能会有双杠什么的。这种怎么做?难道粗暴的用 maskrcnn 标一下就能用吗?

    另外可能还要识别操场跑道上的起跑线什么的(不需要识别跑道分隔线)。

    这种需求是不是用传统视觉算法会简单一点,我看车道线识别好像也有的用到深度学习,具体做法不太清楚了就。

    2 条回复    2021-06-07 01:10:30 +08:00
    heavenToothpaste
        1
    heavenToothpaste   56 天前
    不是大佬。
    如果使用传统视觉算法,根据你的描述应该是大部分待检测物体是具有直线特征的,可以考虑边缘检测+霍夫曼变换+直线检测。传统视觉算法重点在于抓住哪个特征来做,然后找相对应的方法就可以。
    如果用神经网络,直接拿 YOLO 、SSD 、RCNN 系列当目标检测任务来试试。
    Raven316
        2
    Raven316   56 天前
    @heavenToothpaste 好的谢谢回复,已经打算用 maskrcnn 试试,目标检测框的话,单杠这些,在框内占比太少了,效果我觉得不会好
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