准备用于多标签分类的图像数据集[关闭]

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我正在尝试创建一个cnn来识别图像中的生鸡肉和虾,因为在某个时间点图像中可能存在多种对象,因此我选择使用多标签分类。问题是在训练网络时,我的生虾的图像数据集是否可以包含其他类别的对象(例如生鸡肉),因为图像中存在真正的标签对象,所以可以将其他标签中的对象混合到图像中以及]

我正在尝试创建一个cnn来识别图像中的生鸡肉和虾,因为在我选择使用的某个时间图像中可能存在多种类型的对象...

cnn
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取决于您将使用的框架。分类标签是类别的索引号。例如,如果要在caffe框架中实现1000类的分类,则标签值的范围为0到999。而且,如果图像标签是其他类别的1001,也可以。他们甚至不会使用它。

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最佳模型是对象检测算法。使用简单的卷积网络,您要做的唯一事情就是将整个图像分类为一个类。我建议您看一下Faster-RCNN和YOLO算法。
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