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花束は私たちの問題領域のかなり正確なアナロジーであり、私たちの問題/目標に対する別のアプローチの実現可能性について尋ねる 別の SO の質問があります。

花の種類ごとにクラスを作るのではなく、ブーケの内容や複雑な組み合わせに応じて必要なアクションに応じてクラスを作成したらどうなるでしょうか。

テスト画像の花束に次のものが含まれているとしましょう。 action-aとaction-d
>9 roses, >14 pansies, <1 marigold, any qty of other flowers
の 両方を実行する必要があります。

したがって、同じ画像が classaction-aと classの両方の正の例として使用されaction-dます。逆に言えば、否定的な例と
なる肯定的な例が絶対に存在し、その逆もあります。action-daction-a

もちろん、このように単純化しても、かなり複雑になります。
このアプローチには膨大な数のトレーニング画像が必要になると思います。
それでも、うまくいくことを願っています。

考え？

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はい、クラスごとに >=10 個の一意の画像があり、分類子に合計で 20 個以上の一意の画像があり、negative_examples を含む限り、1 つの分類子内の >1 クラスに同じ画像を含めることができます。

ただし、これを行うことによってシステムに「教えている」ことに注意する必要があります。

分類子内のクラスは、相互に排他的であることを意味します。内部的に、システムは、あるクラスの正の例が、分類子のトレーニング データ内の他のすべての例と異なる理由を見つけようとしています。

1 つの分類子の複数のクラスで画像ファイルの完全な複製が検出された場合、システムはそれを両方のクラスの肯定的な例として使用します。正確な重複は、イメージ ファイルのチェックサムによって決定されます。

于 2017-09-15T23:33:53.280 に答える
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あなたは正しい道を進んでいると思います。ただし、トレーニング用の画像が十分にないことを確認する必要があります。各画像の花の数がはっきりと見える必要があります。それを試してみてください

于 2017-09-26T11:01:10.433 に答える