哪些图像特征最适合训练目标检测模型？
What image characteristics are best for training object detection models?
我是 ML 的新手，但我正在尝试创建一个模型来检测我的自定义照片中的一些对象。在训练我的模型之前，我想知道 if 和 how 我应该修改我的图像以提高其准确性。
我目前无法访问这些照片，但是，我可以提供一个示例来说明我将要使用的图像的特征：
- 有一张白纸（好白的背景），上面有一群昆虫。
- 有几种不同种类的昆虫，它们看起来各不相同（不同的颜色、形状、大小等）。
- 相机拉远了，所以每只昆虫大概是 40x40 像素（所以不是很高清）。
我对机器学习了解不多，但我认为由于昆虫的捕捉质量较低，模型最终将主要依靠一般形状和颜色来 distinguish/identify昆虫（例如照片上的长点或圆形点等）。
因此，我想知道是否应该对照片进行任何处理以达到更高的准确度（在训练之前）。例如，如果我增加照片的对比度，昆虫的边界是否会更清晰，从而使模型更容易 detect/identify 它们？或者，我应该将图像转换为灰度还是坚持使用 RGB？还有其他需要考虑的因素吗？任何帮助将不胜感激！
编辑： 我不确定为什么有人投票决定关闭这个基于意见的问题，但是，我并不是在征求意见。我试图通过了解什么构成“好”照片和“坏”照片来更多地了解图像检测过程。尽管这听起来像是基于意见，但事实并非如此。例如，我敢肯定拥有极低光照的照片对于训练模型来说会很糟糕。这不是意见，而是基于证据的事实。
同样，我想了解什么样的一般特征可以拍出“更好”的照片，例如我是否应该使用高对比度、亮度等。我认为这是一个不基于意见的可回答问题.
你使用标准的预处理策略，比如
- RGB 值标准化
- Horizontal/Vertical 翻转
- 仿射变换
P.s。评论多于回答（我不能发表评论）
我是 ML 的新手，但我正在尝试创建一个模型来检测我的自定义照片中的一些对象。在训练我的模型之前，我想知道 if 和 how 我应该修改我的图像以提高其准确性。
我目前无法访问这些照片，但是，我可以提供一个示例来说明我将要使用的图像的特征：
- 有一张白纸（好白的背景），上面有一群昆虫。
- 有几种不同种类的昆虫，它们看起来各不相同（不同的颜色、形状、大小等）。
- 相机拉远了，所以每只昆虫大概是 40x40 像素（所以不是很高清）。
我对机器学习了解不多，但我认为由于昆虫的捕捉质量较低，模型最终将主要依靠一般形状和颜色来 distinguish/identify昆虫（例如照片上的长点或圆形点等）。
因此，我想知道是否应该对照片进行任何处理以达到更高的准确度（在训练之前）。例如，如果我增加照片的对比度，昆虫的边界是否会更清晰，从而使模型更容易 detect/identify 它们？或者，我应该将图像转换为灰度还是坚持使用 RGB？还有其他需要考虑的因素吗？任何帮助将不胜感激！
编辑： 我不确定为什么有人投票决定关闭这个基于意见的问题，但是，我并不是在征求意见。我试图通过了解什么构成“好”照片和“坏”照片来更多地了解图像检测过程。尽管这听起来像是基于意见，但事实并非如此。例如，我敢肯定拥有极低光照的照片对于训练模型来说会很糟糕。这不是意见，而是基于证据的事实。
同样，我想了解什么样的一般特征可以拍出“更好”的照片，例如我是否应该使用高对比度、亮度等。我认为这是一个不基于意见的可回答问题.
你使用标准的预处理策略，比如
- RGB 值标准化
- Horizontal/Vertical 翻转
- 仿射变换
P.s。评论多于回答（我不能发表评论）