image-processing - ノイズの多いデータに対する画像処理アルゴリズムのテスト

Question

画像内のオブジェクトを認識するように分類器をトレーニングする画像処理プログラムを作成しました。次に、ノイズに対するアルゴリズムの応答をテストしたいと思います。アルゴリズムにノイズに対する堅牢性があればいいのにと思います。

私の質問は、ノイズの多いバージョンのトレーニング データセットを使用して分類器をトレーニングするか、元のバージョンのデータセットを使用して分類器をトレーニングし、ノイズの多いデータでのパフォーマンスを確認する必要があるかということです。

ありがとうございました。

Answer 1

分類器の堅牢性を示すために、最初にトレーニングされた分類器で非常にノイズの多いテスト データを使用する場合があります。そのパフォーマンスに応じて、ノイズの多いデータを使用して再度トレーニングし、再度テストすることができます。明らかにアプリケーション開発の場合、非常にノイズの多いサンプルを含めることで精度が向上する場合は、それが道です。文献によると、トレーニング サンプルの範囲をできるだけ広くする必要があります。ただし、これにより、特定のケースでパフォーマンスが低下することがあります。