Machine learning 我是否已将对象的不同侧面检测为单个对象或不同对象？

我是否已将对象的不同侧面检测为单个对象或不同对象

例如，我想使用一种基于区域的-卷积深度神经网络-方法检测汽车：

• 更快的R-CNN：
• 约罗·达克内特：
• SSD：单激发多盒探测器：

我想从任何一方探测到一辆车。我对我所看到的那一面不感兴趣

汽车的三个侧面看起来都很不一样——不同的物体。如果我将3个面中的每一面检测为3个不同的对象，这会提高检测效果吗

或者最后几个完全连接的层完全解决了CNN中的这个问题

• -1个完全连接的层
• -1个完全连接的层
• -3个完全连接的层

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要检测20个物体的3个侧面，每个物体中必须有多少个完全连接的层和神经元？

在你的训练数据中，汽车的每一面都有不同的注释？@Shai Yes。对于相同的图像，我有两个注释（2个文件）：每侧不同，每侧相同。如果您有注释，我会将每个视图训练为不同的类。我无法估计这一点。我想你必须尝试一下更快的RCNN，它没有利用姿势注释。