새로운 NN 습니다. CNN 훈련될 수 있을 감지하는 하나의 개체에 이미지입니다. 그러나 무엇이 있는 경우 이미지 데이터 집합에 포함될 수 있습은 어떤 n#의 개체입니다. 이 문제를 제기하지 않을 CNNs 출력으로 조밀 한층이 고정된 크기는? 당신은 어떻게 이 문제를 해결하는가?
예를 들어: 말 난 무작위 샘플링 2 에서 이미지를 설정합니다. 이미지 1 는 2 개체 및 이미지 2 개는 5 개체입니다. Y 레이블에 대한 img1 것을 포함하는 경계 상자의 좌표 2 개체;y 레이블에 대한 img2 포함하는 것에 대한 좌표 5 개체--훨씬 더 큰 y 벡터 보다 img1.
가능한 솔루션? :
나를 찾을 필요가 이미지와 함께 가장 큰#의체(정 이 값으로 M). 자라고 말한 개체 4 좌표입니다. 만약 M=5,나는 것이 필요 y 벡터의 20. 는 경우 이미지는 1 개체 y 벡터 포함하는 것 4 지의 값을 16 로 유지합니다. 4non-zero 값을 나타내 좌표와 16 로 값을 나타내는 것입의 좌표가 다른 존재하지 않는 객체입니다.
