CoreML - Классификатор изображений против обнаружения объектов

#object-detection #coreml #image-classification

Вопрос:

Мне было интересно, что было бы лучше для следующих:

Я хочу создать модель, которая поможет различным моделям автомобилей, возьмем в качестве примера Mercedes C250 (2014) и Mercedes C63 (2014).

Я понимаю, что объект помогает идентифицировать несколько хорошо… объектов на данном изображении, однако, просматривая онлайн-учебник и наблюдая, как IBM cloud может позволить вам аннотировать такие особенности, как значок на автомобиле, определенные детали и т. Д. Будет ли обнаружение объектов работать для меня лучше, чем просто классификатор изображений?

Я понимаю, что чем больше данных поступает, тем лучше результаты, но в общем смысле, каким должен быть подход? Классификатор изображений или обнаружение объектов? Или, может быть, что-то еще? Я использовал и обучил несколько классификаторов изображений, но я совсем не доволен результатами.

Любая помощь или предложения будут весьма признательны.

Ответ №1:

Обнаружение объектов лучше, потому что простой классификатор изображений сломался, если у вас на одной фотографии несколько разных автомобилей.

1. Да, я изучил его и создал модель обнаружения объектов (заняло около 5 часов), но она оказалась гораздо более эффективной, однако размеры файлов больше! Хахаха. Спасибо вам за ваш вклад.