訓練圖像方向分類器 - 神經網絡

Question

我想訓練一個conv神經網絡來檢測圖像的正確方向。只有4度（0,90,180和270）。

的困難在於：該圖像將包含不同的對象 - 一個人，人，山景，建築等組...

我想的訓練convNet一個大組圖像。每個圖像將旋轉4次（0,90,180和270）。並且每個圖像都會有一個標籤（0 - > 0，90 - > 1，180 - > 2，270 - > 3）。

是否還有其他我可以用來獲取靈感的定向convNets/complex 4-class convNets/RNN的例子？ （我正在使用Caffe框架）

謝謝！

Answer 1

一個非常有趣的問題。
我同意你的觀察，即查看照片中的特定對象並使用其方向來決定圖像方向可能會產生誤導。 檢查這個形象的比方：

這是完全面向，但臉不直立。

因此，我認爲您將這個問題作爲圖像標籤問題（即每個輸入圖像的單個方向標籤）來處理是一種好方法。
我會採取任何不太花哨的現成網絡，並根據您建議的標籤進行微調。

祝你好運！