Подходит ли задача для решения с помощью нейронных сетей

[alexey007]

Здравствуйте!

У меня есть изображения с отпечатками стоп. Мне нужно автоматизировать задачу выделения границы отпечатка стопы. Т.е. нужно написать алгоритм, который сможет выделить контур стопы для дальнейшей обработки.
Исходное изображение выглядит примерно так


Подойдет ли решение с помощью нейронной сети для этой задачи, или же лучше использовать обычные прямые методы поиска границы, чтобы выделить границу.

[gevaraweb]

Добрый день! Заканчиваю курс ВШЭ по ИИ
Нейронные сети обычно используют для задач классификации и т.д. и т.п. Вам проще думается использовать всякие фильтры типа Собеля без ИИ.

[ozheredov]

gevaraweb в сообщении #1520740 писал(а):

Нейронные сети обычно используют для задач классификации и т.д. и т.п.

Несколько первых слоев сетки вполне годятся для детекции примитивов, среди которых границы объектов занимают не последнее место. Более того, при желании можно не только соорудить feature extractor по вышеназванному принципу, но и поставить задачу сегментации изображения (какие из пикселей принадлежат стопе).

gevaraweb в сообщении #1520740 писал(а):

Вам проще думается использовать всякие фильтры типа Собеля без ИИ.

Фильтр Собеля, Превита и прочая трэшанина на приведенном пользователем alexey007 изображении будет лажать безбожно. Т.е. часть настоящей границы точно будет съедена, зато появятся куча ложных границ.

gevaraweb в сообщении #1520740 писал(а):

Заканчиваю курс ВШЭ по ИИ

Можете опубликовать тут программу курса (можно под спойлер, чтоб не заругали )

[mustitz]

alexey007 в сообщении #1520730 писал(а):

Подойдет ли решение с помощью нейронной сети для этой задачи

Можно попытаться использовать какой-нить UNET и вообще искать по фразе «Semantic Segmentation». Опять же, сколько у вас изображений в выборке, насколько они размечены? Затестить UNET и посмотреть насколько хорошо работает может быть один день, а вот размечать выборку, если нет средств на лейбелинг кампани, достаточную для обучения, самому можно неделями :)

[mihaild]

Такие задачи нейронками вполне решаются (ключевые слова - bounding box), вопрос, есть ли у вас достаточная выборка.

[ozheredov]

(mihaild)

mihaild в сообщении #1520832 писал(а):

bounding box

Название сильно намекает, что рисуется на (криволинейная) граница, а содержащий объект минимальный по включению прямоугольный "ящичек", или это просто такое название?

[gevaraweb]

ozheredov в сообщении #1520807 писал(а):

поставить задачу сегментации изображения

Вы правы, можно нейронками, я троечник... :) Нужно хотя бы попробовать взять готовую, уже натренированную модель по сегментации изображений, и опробовать на картинках? Если будет хороший результат, сидеть готовить свой датасет и потом натренировать.

mihaild в сообщении #1520832 писал(а):

Такие задачи нейронками вполне решаются (ключевые слова - bounding box), вопрос, есть ли у вас достаточная выборка.

Согласен с ozheredov, это другая задача, "попроще".

(Оффтоп)

ozheredov в сообщении #1520807 писал(а):

Можете опубликовать тут программу курса (можно под спойлер, чтоб не заругали )

Потом, сначала закончу его ...

[mihaild]

ozheredov в сообщении #1520834 писал(а):

рисуется на (криволинейная) граница, а содержащий объект минимальный по включению прямоугольный "ящичек", или это просто такое название?

Изначально так и было, сейчас под этим понимают и произвольные границы (хотя не знаю, насколько эта терминология распространена).

[mustitz]

gevaraweb в сообщении #1520854 писал(а):

Вы правы, можно нейронками, я троечник... :) Нужно хотя бы попробовать взять готовую, уже натренированную модель по сегментации изображений, и опробовать на картинках? Если будет хороший результат, сидеть готовить свой датасет и потом натренировать.

ИМХО, проблема в том, что нет абстрактной сегментации всего. Есть сегментация людей и других конкретных вещей. Конечно, можно взять уже натренированную сеть и попытаться дотренировать на небольшой выборке с фризом первых слоёв. Но вот так чтобы взять готовое и сразу проверить — вряд ли.

[alexey007]

Спасибо всем, кто написал!
Почитал, посмотрел. Сейчас думаю, как лучше всего решить задачу. Буду пользоваться матлабом. Там много всего есть встроенного по сегментации. Большая трудность составлять обучающую выборку. Если есть идеи как проще всего составить обучающую выборку, да и вообще идеи как лучше всего сделать это на матлабе и др. я с удовольствием выслушаю. Потому что вариантов как это сделать, очень много и хотелось бы понять как сделать это лучше всего. У меня уже таких снимков больше 20. А планируется обрабатывать в будущем много снимков.

[Mihaylo]

Каким образом данные изображения получаются? Стопы ног сложно фотографировать? А если ладони рук? Идея: на ладонях отработать алгоритм, а затем адаптировать его под стопы, когда изображения будут появляться в достаточном количестве...

[gevaraweb]

alexey007 в сообщении #1521052 писал(а):

Большая трудность составлять обучающую выборку.

Кстати, вы уже выяснили, как она вообще выглядит? На входе отпечаток, на выходе контур??

Ну еще к готовым примерам можно применить преобразования исходного изображения:
- сдвиги;
- изменение масштаба;
- повороты относительно центра;
- зеркальное отражение;
- аффинные преобразования;
- пр.
В матлабе надо поискать есть готовые методы.