67、基于目标检测方法的相似形状物体分类及准分形超材料设计研究

基于目标检测方法的相似形状物体分类及准分形超材料设计研究

基于目标检测方法的相似形状物体分类

在物体检测领域，对相似形状物体进行准确分类是一项具有挑战性的任务。本文以小行星粉末的分类为例，详细介绍了基于目标检测方法的相似形状物体分类的全过程。

数据预处理

• 图像切割 ：将显微镜拍摄的原始图像切割成大小相等的正方形，并为每个正方形分配唯一编号。这样做是为了避免训练数据、验证数据和测试数据之间的重叠，确保模型评估的公平性。即使显微图像的放大倍数和尺寸不同，在训练时也会进行调整。
• 标签标注 ：评估人员使用LabelImg工具为所有正方形图像分配标签，并将其保存为文本文件。如果导入的图像中有小行星粉末，可以用矩形标记，矩形的坐标位置会保存为文本文件。由于不同评估人员对小行星粉末的分类标准不同，每个评估人员都会提供自己的标签。
• 数据集划分 ：将数据集划分为训练数据、验证数据和测试数据。在划分过程中，为每个评估人员分配相同的裁剪图像，以便跨评估人员评估检测模型的性能。

模型构建

• 个体模型构建 ：每个评估人员为裁剪图像提供不同的标签，因此为每个评估人员构建个体模型。使用训练数据和验证数据构建模型，并使用这些模型对测试数据进行预测。通过将预测结果与评估人员分配的正确标签进行比较来评估模型性能。
• 反馈机制 ：将模型的输出结果反馈给评估人员，以便他们直接评