機械学習：画像分類：CNN：ちょうどレッドカーを識別する方法？

Question

私は、与えられた画像に赤い車が含まれているかどうかを判断する方法を考え出しています。

分類器の可能な結果は次のようになります。

1. イメージCARが含まれており、それがREDです。 （希望の場合）
2. 他のすべての場合、画像にはCARが含まれていますが、赤ではありません。画像には車がまったく含まれていません。

イメージにCARが含まれているかどうかを分類できる畳み込みNNを実装する方法を知っています。

しかし、私はクラシファイアがレッドカーのみを識別し、画像に車が含まれていたり、車がない可能性のある他のすべての画像を無視する必要がある場合、細かい画像分類を実装する方法に問題があります。

私は以下の論文を読んだが、私のユースケースは論文で提案されている類似点を見つけるよりもずっと限られているため、これを実装する簡単なアプローチがあるかどうかを見極めようとしている。あなたの助けのための

Fast Training of Triplet-based Deep Binary Embedding Networks

Learning Fine-grained Image Similarity with Deep Ranking

感謝。

Answer 1

"Red car" - "No red car"の2つのクラスで分類の問題として扱います。この方法でトレーニングデータのすべてのインスタンスにラベルを付けます。まず「車」分類器を訓練する必要はない。

イメージにCARが含まれているかどうかを分類できる畳み込みNNを実装する方法を知っています。

良い。その後、数秒以内に行う必要があります（ラベル付けのための時間）。

私は以下の論文を読んだが、私の使用事例は、論文で提案されている類似点を見つけるよりもずっと限られているため、これを実装する簡単なアプローチがあるかどうかを試している。上記のように

ディープランキング

はいとトリプレットベースのディープバイナリ埋め込みネットワーク

学ぶきめ細かな画像類似の高速トレーニング、単に分類問題としてそれを処理します。スターターが必要な場合はTensorflow Cifar10 tutorialをご覧ください。