我正在研究的ANN模型必须识别图像中的特定对象，并且只能识别这个对象。由于模型必须给出对象在图像中的概率，我的数据集应该如何组织？
我可以将数据拆分为两类：“正确对象”和“其他”收集随机图片，还是我必须创建几个“其他”类别，如“鸟”，“设备”等？
感谢。
编辑：我在这里找不到任何帖子，也没有网站提供有关如何创建良好图像数据集的有趣提示。
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好的，所以我理解我的问题并不相关，因为它可以在经过一些实验和测试后解决。
必须为＆＃34;其他＆＃34;设置不同的类别。对象，因为它们没有相同的特征或形状。在同一类别中创建多个对象的混合可能对模型的准确性非常不利......
优先级（至少在我的情况下）是处理与我需要识别的对象类似的对象。 例如，如果我想要检测蓝光播放器，我将有许多电子设备类别来帮助我的模型看到差异，例如＆＃34;键盘＆＃34;，＆＃34;屏幕＆＃34;，＆ ＃34;计算机＆＃34;类别。