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…
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.
Да, Вы правы. Но мы работали над исследовательской (определения цвета по одной фотографии машины), а не над инженерной задачей, в которой Ваш подход верен.
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.
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…
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.
По поводу того, будет ли выложен код, сказать не могу — нет пока информации об этом.
Сеть обучали с нуля.
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.