我正在尝试构建一个管道，能够根据图像预测物体的大小，例如根据苹果的照片预测其大小，单位为X。

据我所知，目前还没有包含校准物体的训练集与之共同训练；我的实际问题是要从食物组中提取营养信息（粗略来说），一旦我知道食物的宽度和高度或边界框的面积，我就能准确计算卡路里所需的所有信息。

如上所述，目前我知道的唯一方法是使用校准物体训练分类器；因此，可以在这里拍摄图像，并将它们归类到你正在校准的物体类别中，例如一角硬币、便士、信用卡等，这些都是尺寸固定的物体。

让我有点困惑的是是否有更好的方法，如果有，请分享。此外，如果有使用静态物体校准过的预训练模型，可以用来估计给定任何图像中物体的大小，请告知。

回答：

根据你问题的定义，我认为你不应该训练分类器来预测物体的大小。你可能需要训练一个神经网络来识别一些常见物体（如一角硬币、便士、信用卡等），并训练另一个网络来识别食物。一旦你在盘子附近放置“校准”物体，你就可以轻松地对图像进行归一化并计算食物的尺寸。