我从事对象检测已经有一段时间了，我见过的所有模型都仅将RGB用作输入（如果我们没有3通道，则将数据从一种颜色/尺寸复制到另一种颜色/尺寸）。 我们是否有任何深度学习模型，其中我们只能将1个通道作为模型的输入，例如开放式简历中的面部/眼睛检测器（LBPHFaceRecognizer）。 当我们仅从热图像，红外摄像机，TOF摄像机，雷达等来源获得1个通道时，基本上是在寻找简单且计算量较少的深度神经网络。
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如果我们使用AutoML / NN架构搜索进行对象检测，那么神经网络将能够有效地处理各种输入（包括灰度图像），Mobile net v3或Nasnet是神经架构搜索的很好示例。