神经网络只检测一类对象

Question

我在python中使用神经网络（NN）是全新的，我不知道NN是否能在raspberry pi 3中运行？因为我认为问题在于NN需要良好的CPU / GPU性能来进行培训，数据传输和计算。

那么可以用单一类训练数据训练NN吗？为了节省CPU / GPU？

例如，我希望系统只检测图像中的海参。 非常感谢您对任何示例的良好答案/解释或链接。 谢谢你

Answer 1

我不确定我是否理解你的问题。

可能根本不存在单班训练数据。如果你只想检测海参，那就是两类分类问题吧？是海参还是没有。是或否是两个班级。

是的，很酷的人在覆盆子pi上实施NN。但在某种程度上，它只是可能但效率不高。一个好的GPU将加速培训。

PC可以训练一些小NN。

Answer 2

NN能否在Rasberry pi 3中运行？

是的，NN可以在Raspberry Pi 3上运行，就像Raspberry Pi 3 running Google TensorFlow (Neural Network) and NodeBots一样。我推荐的更好的方法是在PC上训练NN，然后在Raspberry Pi上使用训练过的权重运行NN。 GPU会比CPU大大加快训练速度，但如果你的NN不大，CPU也可以完成工作。

是否可以使用单班训练数据训练NN？

有可能训练NN来解决“一类”（在你的情况下是海参）分类问题。但是列车数据需要添加另一个类型类数据，其中包含不属于目标类（海参）的样本。然后用“海参”和“非海参”两类数据，对NN来说是一个简单的二元分类问题。

编辑：

轻松开始的方式

您可以参考此博客：Building powerful image classification models using very little data开始图片分类工作，该工作实施 CNN 以完成工作。