如何训练模型来检测图像中的特定符号？
How can I train a model to detect a specific symbol within an image?
我正在考虑编写一个计算机视觉程序，该程序可以将图像作为输入并识别图像中是否存在特定符号。例如，输入可能是一个拿着印有 International Symbol of Access 的纸的人，代码将处理此图像并正确识别此符号的存在。
我是这个领域的新手，在提问之前做了一些研究。根据我的理解，我应该在包含包含和不包含上述符号的图像的数据集上训练模型。模型的输入应该是我试图检测的符号以及数据集中的图像，训练期间的输出将是 1 或 0，具体取决于图像。我面临的问题是，我不知道我选择的 input/outputs 是否正确，而且我也不知道如何生成我的数据集。我的项目将使用要在图像中检测到的自定义符号。我试过在互联网上查找类似的研究，但一直找不到。我计划使用 tensorflow，因为我之前使用过它。
如果您遇到过类似的项目，我真的很想听听一些我可以使用的指导甚至参考。提前致谢。
如果你选择tensorflow，那么你应该选择yoloV3
但是如果你选择pytorch，那么你应该选择yoloV5
Yolo 或 You Only Look Once 算法由 Ultralytics
开发
更多信息和教程，您可以访问https://docs.ultralytics.com/
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