ディープラーニング---画像データ

質問

ディープラーニングをする時に、インプット側で画像データを入力する必要がある。
何か効率的かつ適切に”沢山で異なる”画像データを集める方法がありますか？

予想している画像データのサイズは「四方形」「棒型（縦・横）」
大きさは異なるため、指定領域・範囲は困難

現実の写真データではなく、モニター通しで見た数々の標識やゲーム内における様々な形の違うアイテム（単にスクリーンショットしては複数の入力標本が存在するためダメ、特にゲームアイテムは現れるところがランダム）

追加質問：学習済みモデルから転移学習したら新しい画像データの識別で新しい入力データになる収集はできますか？

回答No.2

TIGANS

初めからアプローチが間違っている気がします。
ゲームでてくるキャラクタなんてたかだか数百程度でしょう。
であれば、各キャラクタの特徴点だけをディープラーニングで学習させれば良いだけでしょう。
そして画像の中に特徴点と一致する部分があるか、画像処理を噛ませて判断するだけだと思いますが。（というかそこが大変なんですが）

補足

そもそも一概にゲームのことを言っていません。あくまで例を言っただけです。
要はモニターから見た全てのディジタル物を指す

回答No.1

m5048172715

質問文に動詞の無いところがあるので、質問文がすこし曖昧だが、

効率的かつ適切に”沢山で異なる”画像データを作る方法は、ある。

補足

第二段落と第三段落は条件制限。動詞の存在自体が不要と思います。