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StinkyTofus 70 天前
这种图片分类简直是 YOLO8 的强项啊, 随便训练个几百张图片。 估计就能达到不错的效果了。
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8620 70 天前 via Android
如果颜色差异这么大而且内容只有路面,可以灰度以后算一下图像强度的中位数,然后选一个阈值区分。
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mightybruce 70 天前
不要上来就 yolo, yolo 作为物体检测,并不是一上来就合适,
看你说的处理更像是计算机视觉的轮廓和纹理的分析。 给一个链接吧, 梳理一下计算机视觉从简单的点线面到复杂的物体识别的过程。 https://ziqingzhao.github.io/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89-%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8/ |
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739953126 OP @StinkyTofus 好的,谢谢您,我再了解下 YOLO8.
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739953126 OP @mightybruce 谢谢您,系统学习下。
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vivisidea 70 天前
如果有接口,且不嫌处理慢的话可以发给 gpt4o……我试过其它场景的识别,理解能力挺强的,可以试试直接问“这张图上的路面是水泥混凝土路面还是沥青混凝土路面?”
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inframe 70 天前
这种经典的问题,传统的机器学习的二分类、聚类算法也行,
就是要预处理一下提取特征指标,比如占比的颜色分布直方图曲线,然后丢模型去训练就好了 |
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coolfan 70 天前
同 1 楼,可以试试 yolo ,v8 的脚本非常简单啊,唯一费时间的就是构建数据集
https://docs.ultralytics.com/tasks/classify/ |
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syx0310 70 天前 via iPhone
可以试试看直接用 clip 做
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Hzzone 70 天前
直接设计一下 Prompt ,让多模态大模型二选一吧
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buaacss 69 天前 via iPhone
最简单的方案用 embedding ,clip 和 vit 都行。两类照片分别找 5 个,算出 embedding 保存到向量数据库。然后对给定的新照片计算一个 embedding ,从数据库找最相近的 5 个,出来的哪个分类多就是哪个分类
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739953126 OP 谢谢各位,炒鸡感谢!
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