Machine learning 在使用Keras的深度学习中，对象标注之前需要哪些预处理步骤？_Machine Learning_Deep Learning_Computer Vision_Object Detection

Machine learning 在使用Keras的深度学习中，对象标注之前需要哪些预处理步骤？

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我对深度学习是新手。在注释对象之前，我应该使用哪些预处理步骤。我有一个大小为640*360的图像数据集。我想在任何背景下连续检测视频中的这个对象。比如我应该裁剪对象，然后不裁剪？或者我应该使用整个图像而不是特定对象

所以你提到了两种方法

比如我应该裁剪对象，然后不裁剪

对。这是一个简单的选择。裁剪后，您应该能够使用滑动窗口技术在测试图像中搜索。但请记住，这个过程是相当昂贵的

你应该看看那家叫做R-CNN的报纸。其方法非常相似。纸质链接：

我应该使用整个图像而不是特定对象吗

这是最新的方法，您可以让模型自己了解主题是什么以及它在给定图像中的位置。通常，每个对象都有一个图像和注释，如[x坐标、y坐标、高度、宽度]。模型应经过培训，以产生尽可能接近的输出

对于多个对象，您需要一个称为ROI池层的层。这是在

中解释的，只是出于好奇，我可以问一下为什么这个答案被否决了吗？