Caffe Image分類されていない画像の分類器

Question

GoogleNetの画像分類器を微調整して、動物のクラス（犬、猫、鳥）を出力しています。トピックに関連する画像を渡して、それについて非常に満足している場合、精度は非常に高いです！

質問があります：トレーニングデータセット（例：家の画像）とは関係のない画像が分類器に渡された場合、私は出力としてスコアを受け取って認識しやすくなります分析された画像がデータセットカテゴリの1つではないことを示す。

私の現在の出力は、代わりに私の必要性はどのように私はこの結果を達成することができます

dogs = (anything low %) 
cats = (anything low %) 
birds = (anything low %) 

のようなものを見ることがある

dogs = 97% 
cats = 2% 
birds = 1% 

のですか？ ありがとうございました

Answer 1

あなたはドキュメントを読む必要があります。 しかし、多くの場合、認識者は、入力をアルゴリズムの調整に役立つ制限付きのセットにする必要があるという事実を利用します。たとえば、ポストコードは英字と数字でなければなりません。誰かが郵便番号を手書きしていない場合は、入力がゴミでもあるので、認識者がゴミを出すかどうかは関係ありません。

トレーニングセットの外の入力を認識できず、訓練されていない可能性があります。しかし、それはその下でどのように動作するかによってまったく異なります。

Answer 2

ネットワークの最後のレイヤーはsoftmaxなので、入力が白いイメージであっても結果の合計は100％になります。直前のレイヤーを見ると、各クラスのスコアがあります。画像に犬がいた場合よりも、スコアはおそらく非常に低いです。

とにかく、犬、猫、鳥などが写真にあるかどうかを知ることができるようにするには、おそらくクラス「その他」を追加してそこにある画像を追加してください他の3つのクラスのどれも。