使用CNN

时间:2019-06-13 04:15:01

标签: machine-learning computer-vision conv-neural-network object-detection

我有指南针盒的图像,每个盒子可能有不同的零件,例如9个,10个,11个,12个等,其工具包括:指南针,分隔线,4个标尺组,2个模板,1个长铅笔,1支短铅笔,1支卷笔刀,1支橡皮擦,1张纸卡,甚至是一些较小的物品,例如一些较小的螺钉或螺栓等,都正确地放置在包装盒中。

(注意-我知道螺钉和螺栓在这里不合适,但是我正在用一些虚假信息来复制用例,以保护客户信息)

有可能某些盒子可能错过了一些物品或某些物品重叠了。

所以,我试图找出:

  • 如何从包装盒中找到丢失的物品?
  • 如何查找重叠的物品,例如放在指南针下的铅笔,只能看见铅笔的一部分。

AFAIK,我们只能使用计算机视觉中的CNN算法进行目标检测。我也浏览了几篇论文,例如thisthis,还有Google的几篇论文。但是我找不到更小的物体检测的具体方法。

我仍然想知道是否可以使用CNN查找较小的对象或重叠的对象。 请告诉我是否可以在用例中使用对象检测。

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@负标记-让我知道,我将纠正的缺失之处。

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