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LBP機能を使用してカスケードに取り組んできました。これは無人機から撮影した舗装写真の道路亀裂を検出するのに役立ちます。私はたくさんのテストと写真のリストを作成しましたが、私は誤検知が多いです。道路亀裂の検出のためのカスケードトレーニング
この方法がこの種の検出に適しているかどうか尋ねていますが、シンプルなしきい値以外の方法がありますか?
LBP機能を使用してカスケードに取り組んできました。これは無人機から撮影した舗装写真の道路亀裂を検出するのに役立ちます。私はたくさんのテストと写真のリストを作成しましたが、私は誤検知が多いです。道路亀裂の検出のためのカスケードトレーニング
この方法がこの種の検出に適しているかどうか尋ねていますが、シンプルなしきい値以外の方法がありますか?
LBPまたはHaar Cascade路面の亀裂を検出するためのクラシファイアは、私の経験では顔を検出するのに比べて共通の分母がないため、最良の解決策ではありません。トレーニングのための適切なデータセットがありますか?どれだけ多くのポジティブを使用していますか?十分な機能が選択されていないと思うので、訓練中にこれらを区別できないため、誤検知が非常に多くなっています。
あなたが言及したように道路の異なるしきい値から始め、あなたが亀裂を区別できるかどうかを確認してください。道路とは対照的に十分に見えるとそこから行くことができます。
私は150のポジティブと200のネガティブしか持っていません。スレッショルドではすべての亀裂を見つけることができますが、その道にもブレーキマークがあります。私はあなたが言ったようにコントラストを強化しようとします –
@PatrickVigneaultあなたは進歩がありますか?私はあなたのイメージのような鋼の表面の品質の分析をしています。 – bygreencn