我是一名初学者，刚开始学习机器学习和神经网络，并且刚刚了解了这个庞大而有趣的领域的基础知识。
根据我的基本知识，我知道可以使用模型/分类器将图像分类为某种东西。但我很好奇是否有办法检测同一物体的多个实例并计算相同的数量
基本上我想计算红灯下的交通密度来动态控制交通流量，所以我很好奇是否有办法通过训练图像上的ConvNet来检测多辆汽车并计算红灯下的汽车数量汽车（如果有一种方法可以使用张量流来实现它）
答案 0 :(得分：3)
您可以考虑使用现成的物体检测器，例如Tensorflow对象检测API（github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection）来首先检测汽车，然后对它们进行计数。
答案 1 :(得分：2)
CNN是机器学习的一个分支。它可以被训练为将不同的汽车分类为一个类，就像在机器学习中应用的许多其他技术一样。
我对您的问题的理解是：您想要计算红灯下的汽车数量并动态决定流量。所以我将你的问题分成两部分
对于您真正感兴趣的问题1 我建议你看看： Counting the number of vehicles from an image with machine learning
我希望这会有所帮助