检测旋转车辆图像

Question

我想旋转我的车辆图像(90,180，或270度)到正确的位置。

我使用了一个假设，即:旋转图像的4个角度(0，90,180,270)，并给出每一个对象判断神经网络，给出最大的汽车目标置信度得分的角度将是我必须用的角度旋转我的图像。

问题是:一些180旋转的图像比原来的图像更好的得分，因为神经网络错误地发现有两个轮子的道路是汽车。例如：

原始图像

旋转图像但得分更高

我怎样才能防止这种情况发生呢？

我的模型:来自ssd_resnet_50_fpn_coco的模范动物园

以下是其他一些失败案例：

1 2 在这里输入图像描述

Answer 1

我发现这个解决方案有点棘手。

首先，我建立了一个模型(例如SSD)来检测图像的旋转角度，即class1 -0度、class2 - 90度等。

然后，模型将在4: 0和180中正确地找到2个标签。如果标签运行到90或270 (有时被识别为彼此)，我将再次以90度旋转它们，并让模型预测它们的标签在0到180之间。在那之后，我会用90度减去学位，得到正确的标签。

Answer 2

搜索图片中的轮子，并确定它们的中心是在车箱的上方还是下面。