我正在使用 CNN、RNN 和 OpenCV 来识别图像中的人和汽车，一旦我识别出几张图像，我就会裁剪它们并将它们分成汽车和人。
我想对所有外观相同的汽车和所有外观相同的人进行分组。这样做的最佳方法是什么？
我正在从 IP 摄像机中收集这些图像，因此我无法将代码基于颜色，因为白天和黑夜的光线不一样。此外，汽车并不总是朝着同一个方向看。我想 SVM 会很好用，但我需要先手动对一些数据进行分类。我正在寻找可以在没有监督方法的情况下制作相似图像集群的东西。
像k-means这样的东西会起作用吗？
对相似的数据/图像进行分组
数据挖掘
神经网络
支持向量机
k-均值
图像分类
物体识别
2022-02-24 19:13:45
1个回答
试试 t-SNE ( http://lvdmaaten.github.io/tsne/ )，它可以帮助你通过降维对具有相同属性的图片进行分组。您可以在此处查看示例http://cs.stanford.edu/people/karpathy/cnnembed/，其中 t-sne 应用于各种 imagenet 样本。
这会将具有相似内容的图像彼此靠近（狗靠近狗，黑狗靠近黑狗......）。但是，如果你的黑狗因为光照而发黄，我怀疑在正常光照条件下它不会接近同一只黑狗。为此，也许您可以尝试黑白照片？或在您的 RGB 输入之上添加一个黑白图层。
我自己没有实验过，但您可能还想看看 DeepBit http://www.iis.sinica.edu.tw/~kevinlin311.tw/cvpr16-deepbit.pdf “一种无监督的深度学习方法来学习用于高效视觉对象匹配的紧凑二进制描述符”。
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