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次のような何千もの猫の画像があるとします: ( https://web.archive.org/web/20150703060412/http://137.189.35.203/WebUI/CatDatabase/catData.html )。画像を見て、その画像が猫のものかどうかを判断できるシステムを構築したいと考えています。

 What are the (if any) techniques to build such a model with a descent accuracy?

PS1: この問題の重要な課題は、「猫ではないもの」が巨大な宇宙であることを確認することです。この世界の猫以外のすべての画像がそれに該当します。「猫ではないもの」の「包括的な」データセットを収集することはほぼ不可能であるため、この問題をバイナリ分類として定式化することは適切ではありません。(そうすれば、モデルは「猫ではないもの」のデータセットと同じくらい良いものになります)

PS2: このような設定を「1 クラス分類」と呼びます。

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私が考えることができる 1 つのアプローチは、本質的に外れ値検出を行うワンクラス SVM を使用することです。
実際には、まず事前トレーニング済みの CNN を適用して、画像の意味のあるコンパクトな表現を抽出し、それらのベクトルを 1 クラス SVM への入力として使用できます。猫以外はすべて外れ値になります!

于 2019-05-07T13:45:16.803 に答える