TensorFlow 对象可以检测小数据集吗？ [关闭]答案

【问题标题】：Can Tensorflow Object Detect With a Small Data Set? [closed]TensorFlow 对象可以检测小数据集吗？ [关闭]
【发布时间】：2017-05-22 14:23:25
【问题描述】：

我希望 TensorFlow 可以将此输入转换为输出。

输入：一个平面图 PNG，以及一个符号的 1 - 5 张图像

输出：相同的平面图，但突出显示所有匹配的符号

我可以做艰苦的工作来弄清楚如何去做，但我不想浪费 2 周的时间来弄清楚这是不可能的。我知道我需要用多张图像来训练它，但我不会有超过 5 个给定符号的示例。

TensorFlow 有这些能力吗？

谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

是的，可以使用 tensorflow 创建一个机器学习算法来为你做这件事，但我敢打赌这不是你想要的。首先，为了在 tensorflow 中执行此操作，您需要手动创建大量训练样本并花费大量时间来确定如何定义网络并对其进行训练。当然，你可以这样做，但我绝对不建议这样做。

如果您想要突出显示一组特定的符号，使用 opencv 查找并突出显示这些符号可能会更好。例如，在 opencv 中，您可以使用Template Matching 在平面图中查找特定符号，然后通过修改像素颜色来突出显示它们。

【讨论】：

我知道这里不鼓励“推荐”，但是否还有其他值得实施的算法来比较模板匹配算法的性能？
我个人不知道任何具体的事情，但this thread 似乎在一定程度上解决了这个问题。公平地说，您可以在 tensorflow（或任何其他机器学习库）中训练一些基本模型，看看它们是如何做的。他们最终可能会有更好的表现。
模板匹配在这种情况下不会很好，因为它无法识别给定符号的（仿射）转换版本。我建议您改为查看Feature Matching。
@ElouarnLaine 在简单的二进制图像中没有特征