使用机器学习进行形状检测

Question

我想使用机器学习技术检测形状，即圆形、正方形、矩形、三角形等。

以下是形状检测的规范，

1. 使用卷积神经网络 (CNN)。
2. 对于训练，数据集包含 1000 张图像，每个类别有 10 个形状。
3. 对于测试，数据集包含每个类别的 100 张图像，对应 10 个形状。
4. 所有图片都是 28x28 调整大小，使用一个通道（灰色通道）。
5. 数据集中的所有图像都是边缘检测图像。

问题

1. 机器学习算法是否可以区分正方形和矩形...？、正方形和菱形...？
2. 如何改进形状检测的数据集？ 提前致谢...！！！

Answer 1

1. 是的，对于 CNN 来说，这不是一项非常艰巨的任务。
2. 改进数据集的一种方法是使用图像增强。我认为您可以同时进行水平和垂直翻转，因为在应用此转换时，所有这些图形仍然是同一种图形。您可以考虑其他变换，只要它们不改变坐标轴的大小，因为如果您改变坐标轴的大小，正方形就会变成矩形，反之亦然。