方向对对象分割的影响
The effect of orientation on object segmentation
我正在尝试使用深度学习和滑动 window 方法来定位土豆来检测土豆。由于 CNN 不受用于训练模型的对象方向的影响，我没有发现训练模型有任何问题，但在检测方面存在巨大问题。你看，土豆或多或少像黄瓜。而且由于我使用的是滑动 window 技术，因此无法适应不同方向的马铃薯。作为参考，请参见下图。分割过程中的检测部分应该怎么做？
这个neural network是一个如何处理对象旋转的例子。它使用一个数据集，其中标记了对象位置和方向。此外，它还使用了旋转数据增强。旋转角度（更准确地说，它的正弦和余弦）被添加到模型输出和损失函数中。
因此，该模型检测对象而不考虑它们的方向并预测它们的角度。
如果不需要预测角度，可以在不学习角度的情况下，在数据集中添加旋转对象和数据扩充。这将使模型具有旋转不变性。
我正在尝试使用深度学习和滑动 window 方法来定位土豆来检测土豆。由于 CNN 不受用于训练模型的对象方向的影响，我没有发现训练模型有任何问题，但在检测方面存在巨大问题。你看，土豆或多或少像黄瓜。而且由于我使用的是滑动 window 技术，因此无法适应不同方向的马铃薯。作为参考，请参见下图。分割过程中的检测部分应该怎么做？
这个neural network是一个如何处理对象旋转的例子。它使用一个数据集，其中标记了对象位置和方向。此外，它还使用了旋转数据增强。旋转角度（更准确地说，它的正弦和余弦）被添加到模型输出和损失函数中。
因此，该模型检测对象而不考虑它们的方向并预测它们的角度。
如果不需要预测角度，可以在不学习角度的情况下，在数据集中添加旋转对象和数据扩充。这将使模型具有旋转不变性。