Una singola rete neurale può gestire il riconoscimento di due tipi di oggetti o dovrebbe essere suddivisa in due reti più piccole?

In particolare, un computer incorporato (con risorse limitate) analizza il flusso video in diretta da una telecamera di traffico, cercando di scegliere buoni frame che contengano il numero di targa delle auto di passaggio. Una volta individuata una lastra, il frame viene consegnato a una libreria OCR per estrarre la registrazione e utilizzarla ulteriormente.

Nel mio paese due tipi di targhe sono di uso comune - rettangolare (il tipico) e quadrato - in realtà, un po 'rettangolare ma "più alto del più largo", con la registrazione divisa su due file.

(ce ne sono alcuni altri tipi, ma lasciamoli ignorare; sono una piccola percentuale e di solito appartengono a veicoli che si trovano al di fuori del nostro interesse.)

A causa delle risorse limitate e della necessità di una rapida elaborazione in tempo reale, la dimensione massima della rete (numero di celle e connessioni) che il sistema è in grado di gestire è fissa.

Sarebbe meglio dividerlo in due reti più piccole, ognuna riconoscendo un tipo di targhe di registrazione, o la singola rete più grande gestirà meglio i due tipi?

Bene, non so che tipo di funzionalità stai offrendo alla tua rete neurale. Tuttavia, in generale, andrei con una singola rete neurale. Sembra che non ci siano limiti nelle risorse per l'addestramento della rete e l'unico problema sono le risorse durante l'applicazione della rete.

Il fatto è che probabilmente i due problemi hanno cose in comune (ad esempio, entrambi i tipi di piastre sono rettangolari). Ciò significa che se si utilizzano due reti, ognuna deve risolvere nuovamente lo stesso sotto-problema (la parte comune). Se si utilizza solo una rete, la parte comune del problema richiede la risoluzione di meno celle / pesi e i pesi / celle rimanenti possono essere impiegati per un migliore riconoscimento.

Alla fine, se fossi al tuo posto, proverei entrambi. Penso che sia l'unico modo per essere veramente sicuri di quale sia la soluzione migliore. Quando si parla teoricamente, è possibile che non includiamo alcuni fattori.