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需求：手头上有几个 G 的数据，是道路检测摄像头俯拍路面的照片。被采集的路面类型主要分为 2 类：水泥混凝土路面和沥青混凝土路面。想通过什么样的办法/工具，自动将两种不同路面的照片拆分出来。
备注：
两种路面照片的不同点：明暗不同（沥青发黑，水泥发白）、纹理不同
两种路面照片的相同点：部分路面存在不同形态的病害纹理
最好有相关的案例，之前简单了解了一下 YOLO5 ，没找到门路，请各位大佬指点，感激不尽。
备注：
两种路面照片的不同点：明暗不同（沥青发黑，水泥发白）、纹理不同
两种路面照片的相同点：部分路面存在不同形态的病害纹理
最好有相关的案例，之前简单了解了一下 YOLO5 ，没找到门路，请各位大佬指点，感激不尽。
 | 1 cJ8SxGOWRH0LSelC 2024-06-29 21:29:12 +08:00 这种图片分类简直是 YOLO8 的强项啊， 随便训练个几百张图片。 估计就能达到不错的效果了。 |
 | 2 8620 2024-06-29 21:29:27 +08:00 via Android 如果颜色差异这么大而且内容只有路面，可以灰度以后算一下图像强度的中位数，然后选一个阈值区分。 |
 | 3 mightybruce 2024-06-29 21:31:14 +08:00 不要上来就 yolo, yolo 作为物体检测，并不是一上来就合适， 看你说的处理更像是计算机视觉的轮廓和纹理的分析。 给一个链接吧， 梳理一下计算机视觉从简单的点线面到复杂的物体识别的过程。 https://ziqingzhao.github.io/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89-%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8/ |
 | 4 739953126 OP @StinkyTofus 好的，谢谢您，我再了解下 YOLO8. |
| 6 739953126 OP @mightybruce 谢谢您，系统学习下。 |
 | 7 vivisidea 2024-06-29 23:20:29 +08:00 如果有接口，且不嫌处理慢的话可以发给 gpt4o……我试过其它场景的识别，理解能力挺强的，可以试试直接问“这张图上的路面是水泥混凝土路面还是沥青混凝土路面？” |
 | 8 inframe 2024-06-29 23:50:07 +08:00 这种经典的问题，传统的机器学习的二分类、聚类算法也行， 就是要预处理一下提取特征指标，比如占比的颜色分布直方图曲线，然后丢模型去训练就好了 |
 | 9 coolfan 2024-06-30 00:54:22 +08:00 同 1 楼，可以试试 yolo ，v8 的脚本非常简单啊，唯一费时间的就是构建数据集 https://docs.ultralytics.com/tasks/classify/ |
 | 10 syx0310 2024-06-30 00:58:58 +08:00 via iPhone 可以试试看直接用 clip 做 |
 | 11 Hzzone 2024-06-30 01:02:44 +08:00 直接设计一下 Prompt ，让多模态大模型二选一吧 |
 | 12 buaacss 2024-06-30 09:15:38 +08:00 via iPhone 最简单的方案用 embedding ，clip 和 vit 都行。两类照片分别找 5 个，算出 embedding 保存到向量数据库。然后对给定的新照片计算一个 embedding ，从数据库找最相近的 5 个，出来的哪个分类多就是哪个分类 |
| 13 739953126 OP 谢谢各位，炒鸡感谢！ |
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