如何计算视频中的对象
How to count objects in videos
总的来说，有没有关于如何使用视频作为深度学习模型的输入的"best practise"？我们如何才能以最有效的方式对视频进行注释？
此外，我还有一些鸭子穿过通道的视频。我想数一下经过通道的灰鸭和黄鸭的数量。一只鸭子可以直接通过（最简单的情况），也可以在通道里停留一会儿再通过，也可以走一半通道从另一个方向返回（这种情况不应该算在内）。
我打算用Mask-RCNN在每一帧中分割鸭子，然后查看第i帧的masks和第i+1帧的masks，并制定规则来统计真正通过通道的不同鸭子的数量.
这对我来说似乎不是最佳选择。
任何ideas/help/hints？
我想这取决于视频，但一个不错的选择是
- 注释一些'not to similar frames'：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/
- 使用 YOLO 或 Mask-RCNN 等模型在每个对象上找到边界框并对它们进行分类。或者使用光流算法。 光流 算法也是一个选项，而不是使用深度学习，但我最终决定不使用它，因为有几种可能的结果，从我的角度来看，这使得它不太自动化：*object that移动、停止和重新开始移动需要特别注意 *具有一种主要颜色的对象可能会被分成两块（中间像素可能会被视为未移动）*一组对象一起传递可能会被视为一个对象
- 然后使用跟踪算法，您将能够为每个对象指定一个特定的 ID，从而在它们通过某条线时进行计数。
总的来说，有没有关于如何使用视频作为深度学习模型的输入的"best practise"？我们如何才能以最有效的方式对视频进行注释？
此外，我还有一些鸭子穿过通道的视频。我想数一下经过通道的灰鸭和黄鸭的数量。一只鸭子可以直接通过（最简单的情况），也可以在通道里停留一会儿再通过，也可以走一半通道从另一个方向返回（这种情况不应该算在内）。
我打算用Mask-RCNN在每一帧中分割鸭子，然后查看第i帧的masks和第i+1帧的masks，并制定规则来统计真正通过通道的不同鸭子的数量. 这对我来说似乎不是最佳选择。
任何ideas/help/hints？
我想这取决于视频，但一个不错的选择是
- 注释一些'not to similar frames'：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/
- 使用 YOLO 或 Mask-RCNN 等模型在每个对象上找到边界框并对它们进行分类。或者使用光流算法。 光流 算法也是一个选项，而不是使用深度学习，但我最终决定不使用它，因为有几种可能的结果，从我的角度来看，这使得它不太自动化：*object that移动、停止和重新开始移动需要特别注意 *具有一种主要颜色的对象可能会被分成两块（中间像素可能会被视为未移动）*一组对象一起传递可能会被视为一个对象
- 然后使用跟踪算法，您将能够为每个对象指定一个特定的 ID，从而在它们通过某条线时进行计数。