Как выбрать модель машинного обучения под имеющиеся данные?

Задача - детектировать один класс объекта. В качестве обучающих данных имеется 15000 изображений 256x256 и координаты четырех углов ограничивающих рамок, которые обводят объект (шахматную доску). Рамки не параллельны изображению и непрямоугольные. Какую модель машинного обучения лучше использовать для данной задачи?
  • Вопрос задан
  • 46 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
@dmshar
Вы что, собрались распознаватель с нуля самостоятельно писать? Очень вряд-ли. А значит, вам надо не модель подбирать, а смотреть как и какими инструментами люди такие задачу уже давно решают.
Вот, для затравки:
https://towardsdatascience.com/object-detection-te...
https://towardsdatascience.com/object-detection-al...
https://www.r-bloggers.com/2021/09/object-detectio...
https://www.kdnuggets.com/2019/08/2019-guide-objec...
https://habr.com/ru/post/552298/
https://towardsdatascience.com/object-detection-wi...
https://towardsdatascience.com/how-to-detect-objec...
https://habr.com/ru/company/jetinfosystems/blog/498652/
https://towardsdatascience.com/real-time-object-de...
https://towardsdatascience.com/object-detection-si...

Ну а далее - по ссылкам.
Ответ написан
Комментировать
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы