我应该灰度图像吗？

Question

我正在使用来自 tensorflow 的 R-CNN 对象检测库对图像中的 30 种衣服进行分类：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection

当我们收集用于训练和测试的图像时，颜色是否重要？

如果我只穿紫色和蓝色衬衫，我猜它不会识别红色衬衫？

我应该对所有图像进行灰度化以检测衣服的类型吗？ :)

Answer 1

是的，颜色很重要。底层视觉特征提取基于卷积神经网络，经过预训练以对 ImageNet 数据集中的彩色图像执行图像识别。

bringing in your own dataset 上的 R-CNN 存储库说明要求提供 RGB 图像。

数据集要求

对于数据集中的每个示例，您应该拥有以下信息：

1. 编码为 jpeg 或 png 的数据集的 RGB 图像。
2. 图像的边界框列表。每个边界框应包含：
   • 由 4 个浮点数 [ymin, xmin, ymax, xmax] 定义的边界框坐标（原点位于左上角）。请注意，我们将标准化坐标（x / 宽度，y / 高度）存储在 TFRecord 数据集中。
   • 边界框中对象的类。