Для распознавания нескольких объектов на изображении, включая случаи отсутствия или до 100 объектов, можно рассмотреть следующий план:
1. Используйте модель, способную работать с переменным количеством объектов. Например, можно использовать архитектуру модели, которая возвращает переменное количество выходов для каждого объекта на изображении. Это может быть реализовано с помощью рекуррентных нейронных сетей или архитектур, способных динамически изменять количество выходов.
2. Разметьте датасет в формате, который учитывает переменное количество объектов на изображениях. Например, можно использовать JSON формат для хранения метаданных об объектах на изображениях, включая их координаты и классы. Для изображений без объектов можно использовать пустой массив или специальное значение.
3. Создайте DataLoader в PyTorch, который сможет загружать данные из вашего датасета, используя разметку в JSON формате. Можно написать свой собственный класс Dataset, который будет обрабатывать различное количество объектов на изображении.
4. Разработайте архитектуру модели нейронной сети в PyTorch, которая будет способна предсказывать переменное количество объектов на изображении. Модель должна быть обучена на вашем датасете с разметкой в JSON формате.
5. Обучите модель на вашем датасете и оцените ее производительность на тестовом наборе данных. Итеративно настраивайте архитектуру модели и параметры обучения, чтобы достичь наилучших результатов.
Следуя этим шагам, вы сможете создать модель нейронной сети в PyTorch, способную предсказывать переменное количество объектов на изображении, используя датасет и разметку в формате JSON.