人工神经网络无法识别Paint制作的图像

Question

我用MNIST数据集（带有50000个训练输入）训练了我的ANN，然后跑步了。当我尝试包含在MNIST数据集中的测试输入时，我的准确率达到91-92％（很高）。但是，如果我将我的Paint图像作为输入给经过训练的ANN，它无法识别数字。即使是最清晰的。但是，如果我从互联网上下载一个数字的图像，它的识别率很高。因此，我不明白为什么我的ANN可以识别除Paint所生成图像之外的所有内容。 （MNIST数据集包含在黑色背景上具有白色数字的图像。）

Answer 1

谢谢大家，我找到了解决方案。实际上与文件格式无关。问题是数据集（手写数字）与我通过Paint生成的测试图像之间不一致。他们太整齐了，人类无法手写。所以它失败了。但是，在我生成正常（手写未打字）图像之后，它开始以高比率进行识别。

Answer 2

从Paint中检查图像的格式是否与用于训练网络的图像相匹配。

如果格式不同，则“绘画”图像（位图？）中数字的特征可能与网络训练后在训练数据/下载图像中识别（压缩？）的数字特征不匹配。

Answer 3

进行了绘画和在线下载PNG的实验，有两个区别：位深度和颜色深度。

imread of a PNG with paint automatically creates a uint8 [28x28x3] matrix

imread of a downloaded PNG creates a uint16[28x28] matrix

再次检查您的工作PNG

尝试在MATLAB中将绘画转换为相同的格式，例如，这是：

png_paint_16 = uint16(rgb2gray(imread('PANTPNG.png')))*257