使用机器学习进行形状检测

Question

我想检测形状，即圆形，方形，矩形，三角形等，使用机器学习技术。

以下是形状检测的规格，

1. 使用卷积神经网络（CNN）。
2. 对于培训，数据集在每个类别中包含10个形状的1000个图像。
3. 对于测试，数据集在每个类别中包含10个形状的100个图像。
4. 所有图像均为28x28，一个通道（灰色通道）调整大小。
5. 数据集中的所有图像都是边缘检测图像。

问题

1. 机器学习算法是否有可能区分正方形和矩形......？，正方形和菱形......？
2. 如何改进形状检测数据集？ 在此先感谢... !!!

Answer 1

1. 是的，对CNN来说，这不是一项非常艰巨的任务。
2. 改善数据集的一种方法是使用图像增强。我认为你可以做水平和垂直翻转，因为所有这些数字在应用这种转换时仍然是相同的数字。只要不改变轴的大小，你就可以想到其他的转换，因为如果改变轴的大小，方形就变成了一个矩形，反之亦然。