Cloud Vision模型图像找不到相似之处

Question

因此，我使用Google Vision来检测手表，所以我只是按照说明进行操作，因此我创建了2个标签（Komono和Casio），它们都是不同的手表。

我上传了10张高分辨率和不同角度的照片。

所以看起来像这样：

因此，我只是评估算法，完成后只需将照片放在手臂上的手表上（casio）。

但是亲爱的，它显示出“ Komono”的相似之处？

我如何确保模型更精确地遵循模型？

事先考虑

Answer 1

您的训练照片在每个班级都有相似的背景。尝试改变训练图像的背景，使其与一类不相关。理想情况下，背景应为多种类型（例如，街道，草地，天空），并且在这两个类别中均应存在。这样，学习算法将针对手表特定功能进行优化，而不是专注于无关的（背景）信息。要进一步改善，请将更多照片添加到训练集中。