训练图像方向分类器 - 神经网络答案

【问题标题】：Training image orientation classifier - Neural Network训练图像方向分类器 - 神经网络
【发布时间】：2017-10-07 12:34:21
【问题描述】：

我想训练一个卷积神经网络来检测图像的正确方向。只有 4 度（0,90,180 和 270）。

难点在于：图片中会包含不同的对象——单人、人群、山景、建筑物等……

我正在考虑在大量图像上训练卷积神经网络。每个图像将旋转 4 次（0,90,180 和 270）。每个图像都有一个标签 (0 -> 0, 90 -> 1, 180 -> 2, 270 -> 3)。

还有其他方向卷积神经网络/复杂 4 类卷积神经网络/RNN 的示例我可以用来获取灵感吗？（我使用的是 Caffe 框架）

谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

一个非常有趣的问题。
我同意您的观察，即查看照片中的特定对象并使用它们的方向来决定图像方向可能会产生误导。例如检查此图像：

方向完美，但脸不正。

因此，我认为您将此问题视为图像标记问题（即每个输入图像的单一方向标签）的方法是一种很好的方法。
我会采用任何不太花哨的现成网络并根据您建议的标签对其进行微调。

祝你好运！

【讨论】：