画像認識されていない設定での既知画像の認識

Question

画像データベース（写真など）が10,000枚あるとします。別の設定（壁に囲まれている場合や、バス停留所は、正確な画像ではなく、印刷された後、グレアや異なる角度で、別の画像内に印刷されます。

私は、異なる設定（バス停で壁にぶら下がっている）で画像をトレーニングすることができましたが、画像ごとに手動で行うには画像が多すぎます。

私はさまざまな場所に画像を挿入し、それを訓練セットとして使用するコンピュータプログラムを作成する方法を考えることができます（10,000画像×Xの場所/設定など）が、非常に大きな訓練セットになります。

イメージごとに特定のトレーニングが設定されていなければ、別の方法がありますか？理想的には、モデルが訓練されたら、イメージ10,001を与えることができ、さまざまな設定でそれを認識します。

Answer 1

これは通常、SIFT、SURFなどのフィーチャベースの方法で行われます。これらは、さまざまな歪みに対してかなり堅牢で、トレーニングを必要としないイメージ記述子を作成します。

ただし、10K画像の場合、マイレージは異なる場合があります。
結果は、見えない画像の解像度、それぞれの10K画像における実際の画像特徴の量、およびそれらが互いにどれほど類似しているかに依存する。