我有大约2000张汽车图片，大多数朝右，但也有一些朝左。

我想找到一种方法来自动标记汽车的方向（新图片会持续进来）。

我很难开始，想知道这种图像检测问题是否有特定的名称，这可能会帮助我的搜索。对象方向检测是一个专门的领域吗？

我是一名软件开发者（不经常做机器学习或图像处理），手头有大量的Azure和GCC资源，但我找不到解决这个问题的办法。Azure认知服务可以告诉我们图片中有一辆车，但不能告诉我们车的方向。

我现在需要一个好的起点来开始工作。

应该补充说明，这些图片背景都是白色的，非常清晰，示例：

回答：

感谢Venkata的评论，我们的问题是由一个糟糕的数据集引起的（朝右的图片太多而朝左的太少）。

以下是我们解决问题的步骤：

我们在Azure中设置了一个训练和预测实例（使用我们的门户中的自定义视觉认知服务）。

然后我们使用https://www.customvision.ai/来设置一切并训练模型（它非常简单）。

最后我们实际上并不需要朝左的图片，我们只用了所有朝右的图片（最终实例中大约有500张），我们把它们全部上传并标记为“右”。然后我们用Photoshop脚本镜像所有图片，并再次上传，标记为“左”。训练大约用了15分钟，我们最终得到了100%的预测分数。我们用一批不在训练集中的图片进行了测试，以确认一切正常。

我们对大量的货车/卡车图片也做了同样的事情，这些图片是从不同的角度拍摄的（汽车都是侧面照，货车都是前三分之二视角，所以我们不确定是否会取得同样的成功）。

同样，我们自己翻转图片来创建朝左的图片，所以我们只需要获取朝右的货车图片来构建整个模型。

我们最终得到了99.8%的分数，这对于我们的用例完全可以接受，现在我们可以检测所有汽车和货车的方向，甚至可以检测前三分之二视角的汽车和侧面照的货车（尽管我们只训练了侧面照的汽车和三分之二视角的货车）。

自定义视觉门户提供了API端点和密钥，现在当我们系统中检测到新图片时，它会通过API（使用我们的.net站点中的自定义图像sdk/nuget）进行处理，我们检查标签看是否需要翻转。如果需要，我们翻转它并保存回磁盘，然后它会被缓存，因此不会不断地访问API。

这真是太神奇了，我们只用了 deux天时间来研究选项，选择供应商，然后将解决方案实施到生产平台。对于ML来说，这可能是一个简单的用例，但十年前（甚至五年前），我们都无法想象事情会发展得这么快。

tldr; 如果你需要检测图像中物体是朝左还是朝右，只需获取大量朝右的示例，然后自己翻转它们来创建一个平衡的模型。显然，这依赖于物体从一侧到另一侧看起来相同。