Comments 15
А как быть с авто цвета-хамелеон?
тык
Есть какие-либо идеи на этот счет? Ведь цвет может меняться в момент приближения такого транспортного средства к камере.Аналогично с зеркальными пленками.
тыц
В ней же может отражаться красный автомобиль, в теории. Или небо, от чего автомобиль будет казаться белым или голубым.
Спасибо за вопрос!
В наших датасетах были фотографии машин спереди, т.е. капоты автомобилей были видны лучше всего. Так что если такая машина, как Вы прислали, имеет градиентную окраску сбоку, а капот относительно однороден по цвету, то этот самый цвет и будет определён.
Если говорить о более широком случае — многоцветной раскраски капота — к примеру, граффити, рисунок — то, скорее всего, будет определен какой-то доминирующий цвет или группа цветов, а остальные будут иметь сравнимую вероятность с цветами, которых там нет. Это наше предположение, посколько экспериментов с такими машинами мы не проводили.
По поводу зеркальных плёнок: у нас не было таких случаев в датасете, поэтому тяжело давать прогноз. Сеть будет предсказывать то, что видит. Например, при засвете машины цвет, вероятно, будет определен как белый, при отражении неба — голубой.
В наших датасетах были фотографии машин спереди, т.е. капоты автомобилей были видны лучше всего. Так что если такая машина, как Вы прислали, имеет градиентную окраску сбоку, а капот относительно однороден по цвету, то этот самый цвет и будет определён.
Если говорить о более широком случае — многоцветной раскраски капота — к примеру, граффити, рисунок — то, скорее всего, будет определен какой-то доминирующий цвет или группа цветов, а остальные будут иметь сравнимую вероятность с цветами, которых там нет. Это наше предположение, посколько экспериментов с такими машинами мы не проводили.
По поводу зеркальных плёнок: у нас не было таких случаев в датасете, поэтому тяжело давать прогноз. Сеть будет предсказывать то, что видит. Например, при засвете машины цвет, вероятно, будет определен как белый, при отражении неба — голубой.
Как я понял, цвет определялся по одной фотографии.
В таком случае можно же определять цвет по серии из нескольких фотографий. Я могу ошибаться, но в зависимости от погоды и обстановки, цвет может искажаться в любой момент. Следовательно серия из фотографий даст больше понимания о «истинном» цвете авто.
В таком случае можно же определять цвет по серии из нескольких фотографий. Я могу ошибаться, но в зависимости от погоды и обстановки, цвет может искажаться в любой момент. Следовательно серия из фотографий даст больше понимания о «истинном» цвете авто.
Непонятна сама постановка задачи — для чего нужно определять цвет машины, если ее номер виден.
(если номер не виден — что даст знание цвета машины?)
(если номер не виден — что даст знание цвета машины?)
Во-первых, номера были замазаны перед выкладыванием фотографий на Хабр из-за требований приватности. Нейронная сеть «видит» номера машин так, как они есть на оригинальных фотографиях.
К сожалению, на текущий момент не существует алгоритмов, позволяющих со 100% уверенностью распознавать номерные знаки, поэтому использование дополнительной информации (такой, как цвет автомобиля), может улучшить качество распознавания.
Кроме того, существует и проблема подделки номеров. Для борьбы с подобными нарушениями необходимо собирать больше информации об автомобиле.
К сожалению, на текущий момент не существует алгоритмов, позволяющих со 100% уверенностью распознавать номерные знаки, поэтому использование дополнительной информации (такой, как цвет автомобиля), может улучшить качество распознавания.
Кроме того, существует и проблема подделки номеров. Для борьбы с подобными нарушениями необходимо собирать больше информации об автомобиле.
Во-первых, номера были замазаны перед выкладыванием фотографий на Хабр из-за требований приватности.
Я не про это.
не существует алгоритмов, позволяющих со 100% уверенностью распознавать номерные знаки
Автоматические ворота, работающие без брелков и открывающиеся после автоматического определения номера автомобиля. Работают днем и ночью, в любую погоду — и более стабильно, чем брелки.
поэтому использование дополнительной информации (такой, как цвет автомобиля), может улучшить качество распознавания.
Как цвет автомобиля может помочь в распознавании номера автомобиля?
Это во времена выхода книги/фильма «Дело №306» можно было дать ориентировку по цвету и марке машины. Сейчас машин стало слишком много.
проблема подделки номеров
Это если кто-то будет ездить на одних и тех же фальшивых номерах постоянно.
По поводу ворот: не уверен, но, скорее всего, там ИК камеры, а у нас задача детектирования по обычной фотографии.
Распознавание не номера, а автомобиля вообще. Грубо говоря, если определённый номер отличается от заданного в один символ, то второй критерий (цвет) может позволить понять, та ли эта машина. Да, машин много, но никто не предлагает останавливаться только на номере и цвете. Есть же ещё атрибуты: тип, марка, модель…
Распознавание не номера, а автомобиля вообще. Грубо говоря, если определённый номер отличается от заданного в один символ, то второй критерий (цвет) может позволить понять, та ли эта машина. Да, машин много, но никто не предлагает останавливаться только на номере и цвете. Есть же ещё атрибуты: тип, марка, модель…
скорее всего, там ИК камеры
Это способ получения изображения. Потом все равно происходит распознавание с помощью программы.
то второй критерий (цвет) может позволить понять, та ли эта машина
Вообще интересно, есть ли у вас статистика — какой процент машин имеет белый, серебристый и черный цвет (ну, еще и красный добавим)
И какой процент приходится на все остальные цвета.
Есть же ещё атрибуты: тип, марка, модель…
С этим все было ОК в советские времена: «семерка, белая» — и нет вопросов о полном наименовании модели и ее производителе )
Сейчас и моделей много и похожи они друг на друга как две капли воды (кстати, ИИ уже научили определять модель автомобиля по его внешнему виду?)
В качестве одного из критериев актуальности принято считать количество публикаций и датасетов по тематике задачи.
Я приведу пример нескольких датасетов предназначенных для решения задачи определения атрибутов автомобиля, таких как цвет, марка, модель, год производства и прочее. По заявлениям авторов подобных работ качество детектирования составляет от 80% до 98% в зависимости от сложности задачи и используемого датасета. Если вам интересно данное направление, то можете самостоятельно ознакомиться с материалами и публикациями ниже:
Я приведу пример нескольких датасетов предназначенных для решения задачи определения атрибутов автомобиля, таких как цвет, марка, модель, год производства и прочее. По заявлениям авторов подобных работ качество детектирования составляет от 80% до 98% в зависимости от сложности задачи и используемого датасета. Если вам интересно данное направление, то можете самостоятельно ознакомиться с материалами и публикациями ниже:
- github.com/VehicleReId/VeRidataset
- medusa.fit.vutbr.cz/traffic/research-topics/fine-grained-vehicle-recognition/boxcars-3d-boxes-as-cnn-input-for-improved-fine-grained-vehicle-recognition-cvpr-2016
- ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html
- mmlab.ie.cuhk.edu.hk/datasets/comp_cars/index.html
- medusa.fit.vutbr.cz/traffic/research-topics/fine-grained-vehicle-recognition/unsupervised-processing-of-vehicle-appearance-for-automatic-understanding-in-traffic-surveillance/#citation
Вы использовали keras поверх tensorflow?
Планируете выложить код? Бывает очень удобно взять готовый кусок для одного из блоков, когда решаешь комплексную задачу.
«В нашей работе мы использовали архитектуру Resnet-10» — предобученную сеть или обучали с нуля?
Планируете выложить код? Бывает очень удобно взять готовый кусок для одного из блоков, когда решаешь комплексную задачу.
«В нашей работе мы использовали архитектуру Resnet-10» — предобученную сеть или обучали с нуля?
Нет, мы не использовали keras.
По поводу того, будет ли выложен код, сказать не могу — нет пока информации об этом.
Сеть обучали с нуля.
По поводу того, будет ли выложен код, сказать не могу — нет пока информации об этом.
Сеть обучали с нуля.
шикарный результат для при ообучении с нуля.
Другие архитектуры пробовали?
VGG Inception?
Мне интересно на соклько сильно разняться результаты на такой довольно простой задаче при использовании разных типов CNN?
Для сравнения, я тренировал недавно SmallerVGG с нуля и получилось очень фигово. В общем что еще пробовали? если пробовали.
спасибо!
Другие архитектуры пробовали?
VGG Inception?
Мне интересно на соклько сильно разняться результаты на такой довольно простой задаче при использовании разных типов CNN?
Для сравнения, я тренировал недавно SmallerVGG с нуля и получилось очень фигово. В общем что еще пробовали? если пробовали.
спасибо!
Sign up to leave a comment.
Определение цвета автомобилей с использованием нейронных сетей и TensorFlow