如何创建具有动态输出节点数的神经网络？

Question

我正在尝试创建一个神经网络来尝试识别给定图片中的矩形。由于一张图片可能包含不可预测数量的矩形，我应该如何表示输出层中的节点？

或者在这种情况下使用神经网络不合适？如果是这样，我应该使用什么算法？

更新：我的问题与人脸识别的工作原理非常相似。在人脸周围放置一个矩形。该算法可以识别图片中动态数量的人脸。我想做类似的事情，但形状更简单。

Answer 1

您使用什么编程语言？ 我不认为神经网络在这种情况下会有用。因为很难训练神经网络识别最终效果不佳的矩形。并且神经网络的输出层不应该是动态的（这不是它们的工作方式）。 另一种方法是通过数字图像处理。 Matlab 好还是 octave 好（对于开源）。这个概念是你对你的图像应用一个数字过滤器（这是一个 3x3 的表格或类似的东西）来“过滤”你想要的矩形。因此，如果您熟悉数字图像处理，请按照此方法进行，否则没有用。

Answer 2

我认为您想要实现的是单次检测器 (SSD)。它可以识别图片上的多个对象或图片上多个位置的对象。