1 通道/灰度图像，用于使用深度 learning/cnn 进行对象检测
1 Channel / grey images for object detection using deep learning/cnn
我从事对象检测有一段时间了，我见过的所有模型都只使用 RGB 作为输入（如果我们没有 3 个通道，我们将数据从一个 colour/dimension 复制到另一个） .
我们是否有任何深度学习模型，我们只能将 1 个通道作为模型的输入，例如 open cv.xml 中的 face/eye 检测器（LBPHFaceRecognizer）？
基本上是寻找简单且计算要求较低的深度神经网络，当我们只有 1 个来自热图像、红外摄像机、TOF 摄像机、雷达等来源的通道时
如果我们使用 AutoML/NN 架构搜索进行对象检测，那么神经网络将有效地处理各种输入（包括灰度图像），Mobile net v3 或 Nasnet 是神经架构搜索的好例子。
我从事对象检测有一段时间了，我见过的所有模型都只使用 RGB 作为输入（如果我们没有 3 个通道，我们将数据从一个 colour/dimension 复制到另一个） . 我们是否有任何深度学习模型，我们只能将 1 个通道作为模型的输入，例如 open cv.xml 中的 face/eye 检测器（LBPHFaceRecognizer）？ 基本上是寻找简单且计算要求较低的深度神经网络，当我们只有 1 个来自热图像、红外摄像机、TOF 摄像机、雷达等来源的通道时
如果我们使用 AutoML/NN 架构搜索进行对象检测，那么神经网络将有效地处理各种输入（包括灰度图像），Mobile net v3 或 Nasnet 是神经架构搜索的好例子。