如何使用Tensorflow检测图像中是否缺少对象？

Question

我想检查一个人是否戴着手套，安全帽或反光背心等。例如，在建筑工地上，如果一个人没有穿上面任何东西，那么我想要检测。

Answer 1

基本上，您需要两个模型来完成此任务。

1. 检测对象是否戴过以下物品的第一个模型:手套、安全帽或反光背心。
2. 如果上面的结果是肯定的，那么对象穿的是哪种装备。

模型1的：

为此，您可以使用异常检测。这意味着您需要在佩戴所需装备的各种对象的图像上训练模型。现在，当模型显示一个没有穿所需装备的人的图像时，它将产生巨大的损失价值。

，模型还没有学会重建没有所需齿轮的图像，因此损失更大。

参考文献：

https://www.quora.com/What-are-the-best-anomaly-detection-methods-for-images https://towardsdatascience.com/anomaly-detection-in-images-777534980aeb

模型2的：

这是一个简单的分类问题。该模型需要对图像是否包含手套、安全帽或反光背心进行分类。您可以尝试使用卷积神经网络( CNNs )，它优于图像分类。

参考文献：

https://towardsdatascience.com/building-a-convolutional-neural-network-cnn-in-keras-329fbbadc5f5 https://adventuresinmachinelearning.com/keras-tutorial-cnn-11-lines/ https://www.learnopencv.com/image-classification-using-convolutional-neural-networks-in-keras/