to_do_list

TODO list

Тут представлен список возможностей, которые хотелось бы видеть в данном пакете. Автор пакета открыт к сотрудничеству и будет счастлив если кто-то готов влиться в разработку пакета.

1. Общие вопросы

• Проверка пакета на быстродействие, поиск бутылочных горлышек.
• Изучения вопроса распараллеливания решения.
• Реализация скользящего окна.

2. Признаки и простые объекты

• Признак проверки, позволяющий настраивать ограничения на sub_id признаков детектирования. Это удобно для унифицированной работы с признаками распознавания, которые способны выдать большое количество разных объектов (CNN, Aruco).
• Интеграция масочных нейронных сетей.
• Подробное исследование вопроса подключения tensorflow api, написание подробного гайда по установке оного.
• Интеграция распознавания лиц (соотношение найденного лица с базой лиц) в виде признака извлечения информации.
• Расширение кол-ва интегрированных методов распознавания по ключевым точкам. Написание собственной логики над OpenCV, позволяющей находить данным методов более одного объекта на кадре. Разработка метрики оценки качества распознавания методом ключевых точек.
• Добавление признаков работы с контурами.
• Замена в логике системы распознавания объектов контуров на маски. Добавление признаков извлечения ориентации для объектов с масками.
• Увеличение кол-ва методов кластеризации объектов.
• Интеграция PCL: сегментация наблюдаемой сцены на объекты; определение трехмерных размеров объекта, сегментация пола и стен (?).
• Может быть интересным для некоторых задач https://www.learnopencv.com/selective-search-for-object-detection-cpp-python/.
• Фильтр размера и фильтр максимального размера.

3. Трекинг

• Научиться запускать GOTURN.
• Добавить возможность настраивать порог подтверждения объекта, т.е. объект считается распознанным тогда, когда был распознан устойчиво в течении нескольких кадров.
• Вывести информацию о истории перемещения объекта в топик.
• Разработать особый вид трекинга для мягкого режима, который позволяет по неполному списку распознанных признаков сопровождать объект, сохраняя при этом высокий коэффициент уверенности.
• Интегрировать трекинг из dlib.

4. Отношения и сложные объекты

• Добавить отношения сравнения размеров, как в координатах изображения, так и в трехмерном пространстве.
• Добавить отношения сравнения ориентации объектов.
• Разработать мягкий режим распознавания сложных объектов.