检测旋转的车辆图像

Question

我想将车辆图像（90、180或270度）旋转到正确的位置。
我使用了一个假设：将图像旋转4个角度（0、90、180、270），然后将每个角度赋予对象检测神经网络，该角度给出最大的汽车对象置信度得分将是我必须用于旋转图像。
问题是：某些旋转180度的图像比原始图像得分更高，因为NN错误地检测到有2个车轮的道路是汽车。例如：
The original image
The rotated image but get better score

如何防止这种情况发生？
我的模型：来自model zoo的ssd_resnet_50_fpn_coco
这是其他一些失败案例：
1 2 enter image description here

Answer 1

在图片中搜索车轮，并确定其中心在车厢上方还是下方。

Answer 2

我发现解决方案有些棘手。
首先，我创建了一个模型（例如SSD），该模型将检测图像的旋转角度四个类，即：1类-0度，2类-90度等。
然后，该模型将从4：0和180中正确找到2个标签。如果标签碰到90或270（有时会彼此识别），我将它们再次旋转90度，让模型预测什么它们的标签在0到180之间。之后，我将度数减去90度以获得正确的标签。