Мне нужно сегментировать набор неизвестных объектов (книги, банки, игрушки, коробки и т. Д.), Стоящих на поверхности (столешнице, полу…). Я хочу извлечь маску (двоичную или вероятностную) для каждого объекта на сцене.
Я знаю, как выглядит поверхность (цветовая модель). Размер, геометрия, количество, внешний вид объектов произвольные, также они могут быть без текстур). Также может быть доступно несколько представлений. Взаимодействие с пользователем недоступно.
Я изо всех сил пытался выбрать лучший алгоритм для этого сценария (на основе графа, на основе кластера, суперпикселей и т. Д.). Это происходит, естественно, из-за отсутствия опыта работы с различными методами. Хотелось бы узнать, как они сравниваются друг с другом.
У меня есть некоторые ограничения:
- Невозможно использовать библиотеки (это юридическое ограничение, кроме OpenCV). Так что любой алгоритм должен быть реализован мной. Поэтому я хотел бы выбрать алгоритм, достаточно простой, чтобы его можно было реализовать в течение не слишком длительного периода времени.
- Производительность ОЧЕНЬ важна. Одновременно будет выполняться множество других процессов, поэтому я не могу позволить себе использовать медленный метод.
Намного предпочтительнее иметь быстрый и простой метод с меньшим разрешением, чем что-то сложное и медленное, дающее лучшие результаты.
Любые предложения по подходу, подходящему для этого сценария, будут оценены.
