精确检测物体边界

Question

我需要检测照片中的物体（硬币），也就是在它周围画一个矩形。 我尝试了 Mark-RCNN、Retina、Yolo、SSD - 结果相同。矩形并不完美。 如果您查看在线提供的示例，您会明白我的意思：look at the image 在本文提供的一张图片中，您可以看到建议的矩形“切割”了对象，将其一部分留在外面，而在其他一些地方，在对象和矩形之间留下了太多空间。

我的问题是：如果我的训练数据准确无误，我怎样才能得到一个精确的矩形？任何微调技巧，不同的方法，链接 - 任何东西都会受到赞赏。 谢谢。

Answer 1

一种可能的方法（不用说，但这只是一种方法，不知道这是否足以解决您的特定问题）

在您的 NN 步骤之后，基本上转向经典技术作为后处理步骤。

• 从网络中获取硬币的大致位置。
• 过度裁剪边界框 - 只需将所有边界框的宽度和高度增加一个固定量，以便整个硬币可能始终位于 BB 内。显然，即使您不必裁剪，您也会遇到这样做的情况。但这可能没问题，具体取决于您的应用程序。我们的想法是始终让 BB 覆盖整个硬币，即使存在过度裁剪某些图像的风险。
• 从边界框创建新的更小的图像。希望这将只包含单个硬币的图像。
• 使用简单的颜色阈值创建可能包含硬币的像素的蒙版（或者也使用类似与硬币的 HOG 描述进行比较的方法）。由于图像已经在 NN 的帮助下进行了裁剪，因此这可能相对容易做到，并且不会有很多错误的预测。
• 对蒙版图像进行霍夫圆检测。

如果您以重叠的硬币和硬币杂乱的方式关闭同一图像，则此方法可能会失败。但是在霍夫圆检测的帮助下，它应该对一些杂波具有鲁棒性。您还可以在最后一步之后对圆圈进行一些过滤。