Как определить несколько областей интереса в одном изображении?

Для определения нескольких областей интереса в одном изображении можно использовать следующие методы:

• Двухэтапные методы. neerc.ifmo.ru На первом этапе селективным поиском или с помощью специального слоя нейронной сети выделяются регионы интереса — области, с высокой вероятностью содержащие внутри себя объекты. neerc.ifmo.ru На втором этапе выбранные регионы рассматриваются классификатором для определения принадлежности исходным классам и регрессором, уточняющим местоположение ограничивающих рамок. neerc.ifmo.ru
• Алгоритм на основе классификации изолиний. swsys.ru Он основан на построении изолиний функции интенсивности, расчёте признаков на основе этих изолиний и построении классификатора, который идентифицирует изолинии, являющиеся контурами областей интереса. swsys.ru
• Алгоритм селективного поиска. www.vestnik.vsu.ru В его основе лежит метод иерархической группировки похожих регионов на основе соответствия цвета, текстуры, размера или формы и графов. www.vestnik.vsu.ru
• Алгоритмы обнаружения объектов на основе глубокого обучения. www.geeksforgeeks.org Например, YOLO или SSD. www.geeksforgeeks.org Они разделяют входное изображение на набор ячеек сетки и позволяют одновременно обнаруживать несколько объектов в разных местах изображения. www.geeksforgeeks.org

Выбор метода зависит от конкретной задачи и требований к точности и эффективности определения областей интереса.