バイナリイメージ分類のためのデータセット編成はどれですか？

Question

私が取り組んでいるANNモデルは、イメージ内の特定のオブジェクトを認識しなければならず、このオブジェクトのみを認識する必要があります。モデルは、オブジェクトが画像内にある確率を与えなければならないので、私のデータセットの構成はどのようにすべきですか？

データを「正しいオブジェクト」と「その他の」2つのカテゴリに分割することはできますか？「鳥」、「デバイス」などのいくつかの「その他の」カテゴリを作成する必要がありますか？ ？

ありがとうございました。

編集：良い画像データセットを作成する方法に関する興味深いヒントを提供している、ここに投稿やウェブサイトが見つかりませんでした。

Answer 1

私が質問したことは、いくつかの実験とテストの後で解決できるので、それは重要ではないことを理解しました。

「他の」オブジェクトには、同じフィーチャやシェイプを持たないため、異なるカテゴリが必要です。同じカテゴリの複数のオブジェクトを混在させると、モデルの精度に非常に悪影響を与える可能性があります。

優先度は少なくとも私が認識する必要があるものに似ています。 たとえば、Blu-rayプレーヤーを検出したい場合は、「キーボード」、「画面」、「コンピュータ」カテゴリなどの違いをモデルで確認するのに役立つ電子デバイスカテゴリが多数あります。