Как исключить зеркальное отражение объекта, чтобы избежать двойного подсчета при обнаружении объекта

#python #object-detection #yolo

#python #обнаружение объекта #yolo

Вопрос:

Я работаю с некоторыми моделями YOLO над тестовым видео, чтобы классифицировать людей в кадре. Естественно, всякий раз, когда в кадре присутствует зеркало, Сеть обнаружения объектов идентифицирует человека и все экземпляры его отражения, поэтому, если я хочу посчитать людей в комнате с двумя зеркалами, 1 человек будет считаться за 3.

Есть ли возможное решение для этого? Также возможно ли избежать добавления другого CNN в конвейер?

Пример изображения для справки

Комментарии:

1. Где в кадре будет находиться зеркало? Можете ли вы поделиться примером изображения?

2. Конечно, смотрите ссылку в edit

3. Это выполнимо, если зеркала всегда будут находиться в одном и том же положении на изображениях. Если положение и количество зеркал сильно различаются, боюсь, что практического способа сделать это нет

4. Это предположение, да. Камера зафиксирована, и зеркала останутся на месте с точки зрения этой камеры