如何使用Tensorflow检测图像中是否缺少对象？

Question

我想检查一个人是否没有戴手套，安全帽或反光背心等。例如，在建筑工地，如果一个人没有戴上述任何东西，那么我要进行检测。

Answer 1

基本上，您将需要两个模型来完成此任务。

1. 第一个用于检测对象是否佩戴以下物品的模型-手套，安全帽或反光背心。
2. 如果上述方法产生了肯定的结果，那么对象佩戴的是哪种装备。

对于模型1：

您可以为此使用异常检测。这意味着您可以在佩戴所需装备的各种对象的图像上训练模型。现在，当显示模型时，一个人没有穿着所需装备的图像会产生巨大的损失值。

  

该模型尚未学会重建不具备所需齿轮的图像，因此损失更大。

参考文献：

https://www.quora.com/What-are-the-best-anomaly-detection-methods-for-images https://towardsdatascience.com/anomaly-detection-in-images-777534980aeb

对于模型2：

这是一个简单的分类问题。模型需要对图像是否包含手套，安全帽或反光背心进行分类。您可以尝试动手的卷积神经网络（CNN），它可以对图像进行分类。

参考文献：

https://towardsdatascience.com/building-a-convolutional-neural-network-cnn-in-keras-329fbbadc5f5 https://adventuresinmachinelearning.com/keras-tutorial-cnn-11-lines/ https://www.learnopencv.com/image-classification-using-convolutional-neural-networks-in-keras/