我有一个对准走廊的摄像头，它可以具有三种状态之一-可以是空的，可以容纳我的猫，也可以包含坏猫。我正在尝试训练神经网络，以在摄像头看到走廊里的恶意猫时向我发出警报。
我是机器学习和分类的新手，所以我的问题是-应该使用二进制分类（空/我的猫还是坏猫）还是应该使用3类分类（空/我的猫还是坏猫）？哪个可以给我更好的结果？
另外，我的猫是黑色的，坏猫是黑色和白色的。尽管光线的质量会发生变化，但走廊在白天和黑夜都被照亮。图像为640 x 480，尽管我目前将其裁剪为450 x 300。
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根据提供的信息，您基本上会遇到三种情况。但是，这取决于背景的颜色设置。计算机视觉算法研究分散注意力的功能，并尝试根据其训练来描述它们。 例如，如果您的走廊是红色或黄色，那么您将比灰色走廊拥有更轻松的时间。话虽如此，由于您已经询问了神经网络和keras库，因此在Keras之下有一个非常著名的Cat或Dog CNN网络练习。这可能与您的数据集很好地配合。此外，我不确定您的应用程序是否将是实时的？