什么是機器學習中使用的線檢測/識別算法？

Question

我看過Hough變換，但我想要一個能達到同樣目的的機器學習分類器：從給定的2D矢量或圖像中檢測獨特的線條。 我能想到的最接近的是k-NN，但這會讓我在一個星團周圍的鄰居而不是那些直線上的鄰居。

Answer 1

最接近的事情是訓練卷積神經網絡（CNN）。 不同的卷積層應該產生將檢測不同方向內的小部分線的地圖。 當重新組合時，它應該檢測直線。 正如我在評論中所說，它甚至可以重新連接已停產的線路。

如果你也對扭曲的線條感興趣（不僅是直線），你可以添加一個變形金剛層，它將在訓練過程中應用彈性變形。 這些變換將扭曲線路探測器，使其對扭曲線路敏感。