Перейти к содержимому
Compvision.ru

Recommended Posts

mrgloom    235

Как насчёт того чтобы натренировать siamese network для определения меры похожести тайлов?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
Nuzhny    202
48 minutes ago, prim.ko said:

Проблема тут скорей в том, что гораздо большую ценность имеет факт наличия объекта определенного класса, чем его форма ( для вычисления моментов ). Я думаю, что необходимо как-то перейти к относительной мере сходства между объектами. В качестве свойств объектов например вычислять центр масс объекта и использовать координаты центра масс на векторной глобальной карте и сегментированной картинке, и каким-то образом плясать от этого. Плюсом возможно станет избавление от слоев пирамиды.

Куда смотреть?

На пальцах: увидели объект А класса дом, увидели объект Б класса дом, рассчитали центр масс, сравнили расстояние. ищем что-то похожее в базе

Меня всё таки не покидает мысль о ключевых точках. Найти их на карте, хранить. Они же содержат в себе и масштаб также, часто точка+дескриптор - описывают целое озеро. Или вообще что-то типа MODS посмотреть.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
prim.ko    1
34 минуты назад, Nuzhny сказал:

Меня всё таки не покидает мысль о ключевых точках. Найти их на карте, хранить. Они же содержат в себе и масштаб также, часто точка+дескриптор - описывают целое озеро. Или вообще что-то типа MODS посмотре

Получается при сравнении дескрипторов будем будем пользоваться обычнмы матчером?

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1,des2)
matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)

 

 

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
Nuzhny    202

Для начала - да.

Тут ещё вопрос - сколько ключевых точек будет на снимке и в этом месте на карте. Очень часто делают итеративно (кадр меньше карты, на нём ключевых точек меньше):

1. Находят все соответствия точек кадра к точкам карты, это может быть один ко многим (одно соответствие на кадре может соответствовать 0, 1, 2,... точкам на карте).

2. Находят область на карте, куда выпадает большая часть соответствий.

3. Если область карты по масштабу больше снимка, то повторяются шаги 1-2.

4. Если область карты по масштабу совпадает со снимком, то ищут уже соответствия методом, который ты привёл: один к одному, чтобы совпадали в обе стороны.

 

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
prim.ko    1
16 часов назад, mrgloom сказал:

Как насчёт того чтобы натренировать siamese network для определения меры похожести тайлов?

Как выглядит реализация этого решения? Это будет как на imagenet`e?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
mrgloom    235
8 часов назад, prim.ko сказал:

Как выглядит реализация этого решения? Это будет как на imagenet`e?

Не понял что вы имеете ввиду, на вход подаются пары похожие пары тайлов и не похожие пары тайлов, после обучения сеть отвечает на вопрос похожи ли 2 конкретных тайла или нет, есть еще tripple loss где подаются тройки, но идея примерна такая же.

 

В репе Keras'a есть пример, наверно можно улучшить заменив MLP на CNN.

https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_siamese_graph.py

  • Like 1

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
Smorodov    523

Здесь интересное применение GAN, может пригодится:

https://github.com/hiwonjoon/cycle-gan-tf

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Создайте учётную запись или войдите для комментирования

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать учётную запись

Зарегистрируйтесь для создания учётной записи. Это просто!

Зарегистрировать учётную запись

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Войти сейчас


  • Сейчас на странице   0 пользователей

    Нет пользователей, просматривающих эту страницу

×