如何将一幅图中，两个物体关联

[zhxbkofkyo]

本人刚接触机器学习，水平在刚能理解用卷积神经网络识别物体阶段，本人想在CAD里依据某些特征将A对象和B1对象关联起来，但不和B2、B3等对象关联，B1、B2、B3都是差不多的对象，A对象和B1对象因为有自己的关联特征（比如都靠近某根线等等）。如何实现这种关联呢？求大神帮忙，给与一定的思路，谢谢。

[zhxbkofkyo]

没人啊~~~~~~

[天辰孤煞&]

首先，你应该把问题描述清楚，A,B1,B2,B3是否在同一张图中，还有在CAD中关联起来什么意思

[zhxbkofkyo]

是的，都在一张图片中，CAD可以打印成图片的，这个可以先不管，就是一张图片中，具体可见图，A和B1是有关系的，和B2无关。

[天辰孤煞&]

这个是把CAD出的图看成一张图像去做图像内2个东西的关联吗？要采用图像处理的技术吗？A是器件，B是它的解释吗？如果是这样的话，这用卷积神经网络是把问题复杂化了，建议的先梳理一下以下几个情况：1.所有A,B的图像大小是否相似；2.最后要实现什么样的结果，关联这个词太模糊；3.你有多少样例；另外，个人不建议利用过多的机器学习方法，这会是问题复杂化很多。

[天辰孤煞&]

还有一个关键的问题，你的A和B的位置是否确定，如果确定那就走特征提取+机器学习的路子，如果里边字体有可推导的公式相关联的话那纯图像处理就可以；如果A,B位置不确定，那么就需要先确定A,B的位置，这属于目标检测的范畴，rcnn，yolo，ssd流都行，像这种A,B比较相似的，模板匹配也行。

[zhxbkofkyo]

大神！您好！ 1、所有A,B的图像大小是否相似；是的，A都长那样，里面的字母和数字不同。B也差不多意思，也是字母数字不同。 2、我只要能关联上就行，其他问题能解决，具体关联，比如说A有1000个，编号从1~1000，B有2000个，编号1~2000，那我希望得到一个1000个元素的数组，比如S[1][200]表示编号为1的A关联编号为200的B。 3、样例不是问题，这种人工制作样本很快的。 4、我是想简单的、识别率高的就让其自动学习关联，差的人工关联。

[zhxbkofkyo]

大神，您好！ A和B的位置是不固定的，大多数时候B(例如3/4"-HTS-131444-B3B-H)会在一条线的上方或下方，A会由引线连接这条线，这个是A和B关联的最主要的特征。 我现在还在入门阶段，对您说的有些还不太理解，可以理解的是：首先要目标检测，检测出所有A和B，这步我能理解，比如我检测出有100个A和200个B。第二步该如何实现呢（假设我已经学习过A和B关联的样本了），每个A都要将B循环识别一遍吗？感觉这步不太想的明白。望大神指教。

[zhxbkofkyo]

另外里面的字母数字没有公式可以推导

[天辰孤煞&]

检测出A和B之后，代表AB的可以是AB的位置，但他们同时又具备诸如距线的距离，位置等等特征，同时将AB的所有特征输入模型，其输出是A与B的关联度，然后大量样本训练模型就可以了。然后最终就是一幅图像过来，你检测到了所有的AB,然后判断所有A与B关联度，这种是暴力匹配，模型是衡量AB关联度的东西。这是常用的思路，比较费时费力，但是简单，其他的当然可以用深度学习解决，不过要自己设计一些网络。

[天辰孤煞&]

1.我的建议是提供A1与B2,B3的关联关系为-1，A1与B1的关联关系为1去做，具体多少不关联的是看你要用哪种机器学习方法来做的，有些对数据平衡性要求极高； 2.目前的深度学习网络不太适用你的应用背景，不过2种网络的组合或者是修改目标检测的网络可以适应于你的应用背景，不过这个是需要点技术的。

[zhxbkofkyo]

大神您好！ 我大致明白了思路，还有几个问题请教下： 1、关于关联度训练的样本如何提供，例如A1和B1关联很容易提供，但是我是否需要提供B2,B3,B3....等等不关联的对象。如要提供，该提供多少个不关联的。 2、您说的“其他的当然可以用深度学习解决，不过要自己设计一些网络。”这句话具体指什么？

[zhxbkofkyo]

好的，感谢大神指点。