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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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tcy3377

铜虫 (小有名气)


[交流] 【讨论】目标检测中,分类训练样本和待检测图像的目标大小不一,怎么解决?(顶贴也送

在一幅图像中做目标物体检测,我的分类器是采用112*92大小的图像进行训练的,但是由于待检测图像中的目标物体和进行训练图像的目标物体大小不一,现在的问题是所提取的图像特征是否可识别出待检测图像的目标物体区域?

如果从待检测图像中采集不同大小的图像块进行检测是否行得通?

希望各位不吝赐教。
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tcy3377(金币+5):谢谢参与
tcy3377(金币+5): 2011-04-09 10:20:15
不知道分类器做得怎么样,有没有考虑大小不一的问题,如果没有,不一样大小的可能会有问题,像你说的做下图像分块应该可行。
4楼2011-04-09 08:50:19
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cd8166

木虫 (正式写手)



tcy3377(金币+5):谢谢参与
tcy3377(金币+5): 2011-04-09 10:20:26
通过“特征”比较,就不涉及大小了
8楼2011-04-09 09:12:17
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tcy3377

铜虫 (小有名气)


引用回帖:
Originally posted by cd8166 at 2011-04-09 09:12:17:
通过“特征”比较,就不涉及大小了

不怎么明白你说的意思,在待检测目标形成特征时,不也都需要和训练图像一样在同一大小尺寸抽取特征吗?然后再进行比较吗?
9楼2011-04-09 10:15:27
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li1cai2fu3

至尊木虫 (知名作家)



tcy3377(金币+1):谢谢参与
应该可以的,我也不是内行
12楼2011-04-09 10:32:54
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tcy3377

铜虫 (小有名气)


引用回帖:
Originally posted by mze04532 at 2011-04-09 08:50:19:
不知道分类器做得怎么样,有没有考虑大小不一的问题,如果没有,不一样大小的可能会有问题,像你说的做下图像分块应该可行。

用的SVM方法来分类,应该是没有有考虑大小的问题,图像分块理论上可以说得通,可是实际操作有点困难。不知道这类问题一般是怎么解决的呢?
13楼2011-04-09 10:33:05
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icemine

铁杆木虫 (职业作家)



tcy3377(金币+5):谢谢参与
帮顶 祝好运
24楼2011-04-09 14:13:23
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talk2csq

木虫 (职业作家)



tcy3377(金币+5):谢谢参与
先领币再看内容
25楼2011-04-09 14:15:10
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talk2csq

木虫 (职业作家)


tcy3377(金币+5): 2011-04-11 09:30:50
如果只是尺度不同,楼主可以试着用SIFT来做,如果还有大的视角变化,可以试一下ASIFT
26楼2011-04-09 14:18:47
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tcy3377

铜虫 (小有名气)


引用回帖:
Originally posted by talk2csq at 2011-04-09 14:18:47:
如果只是尺度不同,楼主可以试着用SIFT来做,如果还有大的视角变化,可以试一下ASIFT

不知道,你有没有ASIFT的程序啊!?给我传个,交流交流tcy3377@yahoo.com.cn
27楼2011-04-11 09:31:49
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tcy3377(金币+5):谢谢参与
这个不知道,帮你顶贴
33楼2011-04-11 10:05:23
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talk2csq

木虫 (职业作家)


引用回帖:
Originally posted by tcy3377 at 2011-04-11 09:31:49:
不知道,你有没有ASIFT的程序啊!?给我传个,交流交流tcy3377@yahoo.com.cn

http://www.cmap.polytechnique.fr/~yu/research/ASIFT/demo.html
自己去下吧,ASIFT我也没有用过。
35楼2011-04-11 18:16:01
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这个不懂,祝福楼主早日解决
36楼2011-04-11 18:31:48
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tcy3377(金币+2):谢谢参与
tcy3377(金币+5): 2011-04-13 09:29:56
引用回帖:
Originally posted by tcy3377 at 2011-04-08 17:38:51:
在一幅图像中做目标物体检测,我的分类器是采用112*92大小的图像进行训练的,但是由于待检测图像中的目标物体和进行训练图像的目标物体大小不一,现在的问题是所提取的图像特征是否可识别出待检测图像的目标物体区 ...

支持mze04532论点。
关于尺度适应的问题,应该在分类器中考虑的。
39楼2011-04-12 20:01:18
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tcy3377

铜虫 (小有名气)


引用回帖:
Originally posted by conanwj at 2011-04-12 20:01:18:
支持mze04532论点。
关于尺度适应的问题,应该在分类器中考虑的。

没有看过相关的文献,不知道能不能提供相关资料或程序?!tcy3377@yahoo.com.cn
40楼2011-04-13 09:31:34
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houbeibei

木虫 (小有名气)


你这个属于图像模式分类中的常规问题,可以通过特征的选取解决分辨率不一致的问题。


tcy3377(金币+2):谢谢参与
tcy3377(金币+1): 5 2011-04-18 14:23:12
就像楼上有个朋友说的那样,可以通过特征的选取解决这一问题。因为我不知道你具体解决何种分类问题,我觉个简单的例子,在人车分类中,如果依据的是形状特征,比如图像矩、离散度等特征,它们都仅仅与形状有关,而与待测前景图像的大小无关的,不管待测目标多大,反映它的仅仅是特征向量而已。
    希望对你能有所帮助!
41楼2011-04-17 09:52:41
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conease

铁杆木虫 (正式写手)


主要还是看细节问题,如果缺失不大就缩放下吧
42楼2011-04-26 08:39:02
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liubinxp

铜虫 (初入文坛)



tcy3377(金币+2):谢谢参与
tcy3377(金币+5): 2011-06-11 20:53:58
一般来说有两个思路:
1、分类前对图像进行几何归一化。几何归一化对简化模式识别算法,降低分类错误率很有帮助;
2、选择几何特征不敏感的特征构成特征向量。这样的话,分类器将不受目标大小影响。
43楼2011-04-26 09:28:29
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raymondlee0

银虫 (小有名气)



tcy3377(金币+2):谢谢参与
可以找一些尺度不变的特征,如sift,也可以对图像尺度变换为适合的图像。
44楼2011-05-18 18:33:56
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shiy2

铜虫 (小有名气)



tcy3377(金币+2):谢谢参与
抽取特征时,训练样本和待检测图像的物理条件应该完全一直,否则,抽取的特征不能准确反映出二者的差别
46楼2011-05-18 23:26:55
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waitingYHVH

金虫 (正式写手)



tcy3377(金币+2):谢谢参与
引用回帖:
Originally posted by tcy3377 at 2011-04-08 17:38:51:
在一幅图像中做目标物体检测,我的分类器是采用112*92大小的图像进行训练的,但是由于待检测图像中的目标物体和进行训练图像的目标物体大小不一,现在的问题是所提取的图像特征是否可识别出待检测图像的目标物体区 ...

想办法做归一化
或者尽量用size invariant的特征
47楼2011-05-18 23:41:58
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hbbcqh

银虫 (初入文坛)



tcy3377(金币+2):谢谢参与
同意:通过“特征”比较,就不涉及大小了的观点,主要是在提取特征这个入口处设置的参数要和图片的大小一致就可以了
48楼2011-05-19 09:42:41
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webbery

金虫 (正式写手)



tcy3377(金币+2):谢谢参与
是同一类型目标么?如果是的话,是否可以考虑归一化?
49楼2011-05-19 16:56:26
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简单回复
lexiaoyao2楼
2011-04-08 17:59   回复  
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无才3楼
2011-04-08 18:16   回复  
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zyeu00015楼
2011-04-09 09:02   回复  
tcy3377(金币+5):谢谢参与
2011-04-09 09:08   回复  
tcy3377(金币+5):谢谢参与
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郭继波10楼
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Originally posted by cd8166 at 2011-04-09 09:12:17: 通过“特征”比较,就不涉及大小了

xiaogenv20楼
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