检测旋转的车辆图像答案

【问题标题】：Detect rotated vehicle images检测旋转的车辆图像
【发布时间】：2020-05-08 05:16:03
【问题描述】：

我想将我的车辆图像（90、180 或 270 度）旋转到正确的位置。
我使用了一个假设：将图像旋转 4 个角度（0、90、180、270），并将每个图像分配给一个对象检测神经网络，给出最大汽车对象置信度分数的角度将是我必须用于旋转我的图像。
问题是：一些旋转 180 度的图像比原始图像给出更好的分数，因为 NN 错误地检测到有 2 个轮子的道路是汽车。例如：
The original image
The rotated image but get better score

我怎样才能防止这种情况发生？
我的模型：ssd_resnet_50_fpn_coco 来自model zoo
以下是其他一些失败案例：
1 2 enter image description here

【问题讨论】：

您在图片中寻找什么？
一个简单的技巧可能是检查边界框的质心。如果它在图像的上三分之一处，那么图像已经旋转了 180 度——轮子不可能在空中！您也可以通过这种方式测试其他旋转。有趣的问题，我相信有更好的解决方案！训练另一个输出层也可以帮助您解决问题。
@MH304 我正在尝试使用我在问题中提到的假设来检测我的图像是否旋转
@SuhasC 感谢您的破解，我会检查一下并告诉您它是否有效
@SuhasC 这是一个糟糕的 hack，因为图片可能只是显示了更多的汽车下方的道路

标签： image-processing computer-vision object-detection

【解决方案1】：

我找到了一个有点棘手的解决方案。
首先，我创建了一个模型（例如 SSD），它将检测 4 个类别，它们是图像的旋转角度，即：class1 - 0 度、class2 - 90 度等。
然后，模型将在 4：0 和 180 中正确找到 2 个标签。如果标签遇到 90 或 270（有时会被识别为另一个），我会将它们再次旋转 90 度，让模型预测什么它们的标签在 0 到 180 之间。之后，我会用 90 度减去度数得到正确的标签。

【讨论】：

【解决方案2】：

在图片中搜索轮子并确定它们的中心是在车箱上方还是下方。

【讨论】：