如何创建用于图像处理的训练数据集
how to create a training dataset for image processing
我有一个包含 10 张 jpeg 高质量航拍图像的数据集，其中包含有关每辆车的边界框（宽度、高度、角度、x 和 y 轴...）的信息的 txt 文件。这是一个例子：
@CATEGORY:GENERAL
@IMAGE:2012-04-26-Muenchen-Tunnel_4K0G0010.JPG
#format: id type center.x center.y size.width size.height angle
0 30 1319 2338 35 11 56.451578
1 30 1337 2350 42 14 57.817368
2 30 224 3556 61 20 136.967797
我应该如何使用 Caffe 创建车辆数据库以在神经网络中进行训练？
我应该使用 photoshop 裁剪每辆车并一一保存吗？或者可以使用 txt 文件创建不同的 类 车辆以在网络中使用诸如 Matlab?
之类的东西进行训练
有那么多车辆，我不会手工完成。在 python 中，您可以将图像加载到一个 numpy 数组中，然后 select 带有文件中提供的数据的框。您可以通过旋转整个阵列然后 select 盒子来处理角度，就像 select 一个 'normal' 一样。
如果您使用不同的编程语言，您也应该能够遵循这种方法，您只需要将 jpeg 转换为位图并以某种方式将其放入数组中。
我不知道 Caffe，但通常需要捕获准确的边界，因为神经网络需要相同大小的框。
我有一个包含 10 张 jpeg 高质量航拍图像的数据集，其中包含有关每辆车的边界框（宽度、高度、角度、x 和 y 轴...）的信息的 txt 文件。这是一个例子：
@CATEGORY:GENERAL
@IMAGE:2012-04-26-Muenchen-Tunnel_4K0G0010.JPG
#format: id type center.x center.y size.width size.height angle
0 30 1319 2338 35 11 56.451578
1 30 1337 2350 42 14 57.817368
2 30 224 3556 61 20 136.967797
我应该如何使用 Caffe 创建车辆数据库以在神经网络中进行训练？ 我应该使用 photoshop 裁剪每辆车并一一保存吗？或者可以使用 txt 文件创建不同的 类 车辆以在网络中使用诸如 Matlab?
之类的东西进行训练有那么多车辆，我不会手工完成。在 python 中，您可以将图像加载到一个 numpy 数组中，然后 select 带有文件中提供的数据的框。您可以通过旋转整个阵列然后 select 盒子来处理角度，就像 select 一个 'normal' 一样。
如果您使用不同的编程语言，您也应该能够遵循这种方法，您只需要将 jpeg 转换为位图并以某种方式将其放入数组中。
我不知道 Caffe，但通常需要捕获准确的边界，因为神经网络需要相同大小的框。