我目前正在关注tensorflow教程。
如果我有一个数据集,每个类包含一个图像。 TensorFlow会是最好的选择吗?
或者我应该复制&一点点损坏每个图像,这样我在同一个类中有多个图像?与数字识别的方式类似。
由于
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您可以使用tensorflow中实现的神经网络进行图像识别。但是,拥有足够的培训数据对于获得良好的性能至关重要。当然,获取更多数据并不总是那么容易,但每个类别的一个图像听起来远远不够。所以你一定要尝试获得更多数据。
顺便说一下,如果你在谈论MNIST数据集(关于数字识别),它由高中学生和美国人口普查局员工(see here)编写的数字组成。
增加训练数据量的一种方法可能是稍微修改现有的训练数据,但尝试以其他方式获取更多数据也是值得的。否则,每个班级的所有训练样例都会彼此太相似。