小切手の表と裏を認識することになっているトレーニング済みの CoreML 画像モデルがあります。モデルがキリンの画像を表示するという問題に直面しています。モデルは、画像が小切手の表か裏かを判断しようとしているだけです (信頼レベルの合計は 100% です)。理想的には、モデルは「これが小切手の裏と小切手の表である可能性はどのくらいか」ではなく、「これは小切手の裏である」とは言いません。
1 に答える
2
モデルが小切手の画像のみでトレーニングされている場合、小切手の画像のみを与えることができます。他の画像を指定すると、それが唯一の情報であるため、小切手であると見なされます。
「チェックなし」も検出できるモデルを作成するには、新しいカテゴリを追加し、チェックされていないあらゆる種類のオブジェクトの画像を使用してモデルをトレーニングする必要があります。
または、ある種の OOD (ドメイン外) 検出を使用して、入力画像がモデルがトレーニングされた種類のものに類似していることを確認できます。しかし、それは Core ML で簡単にできることではありません。
于 2020-12-11T15:09:51.490 に答える