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花束是我们问题领域的一个相当准确的类比，我们还有另一个 SO 问题，询问对我们的问题/目标采用不同方法的可行性。

如果我们不是按花种分类，而是根据花束的内容和复杂组合需要采取的行动来分类呢？

假设，如果在我们的测试图像中的花束中有：
>9 roses, >14 pansies, <1 marigold, any qty of other flowers
那么我们需要同时采取action-a和action-d。

因此，相同的图像将用作 classaction-a和 class的正面示例action-d。
相反，肯定会有正面action-d例子，也有负面action-a例子，反之亦然。

当然，即使进行了这种简化，它仍然会变得相当复杂。
我想这种方法需要大量的训练图像。
尽管如此，我还是希望它可能会奏效。

想法？

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是的，您可以在 1 个分类器中的 >1 个类中拥有相同的图像，只要每个类有 >=10 个唯一图像并且分类器中总共有 >=20 个唯一图像，包括任何negative_examples。

但是，您应该小心通过这样做来“教”系统什么。

分类器中的类是互斥的。在内部，系统试图找出是什么使一个类的正例与分类器训练数据中的所有其他示例不同。

如果系统在一个分类器的多个类中发现图像文件的精确副本，它将使用它作为两个类的正例。精确重复由图像文件的校验和确定。

于 2017-09-15T23:33:53.280 回答
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我认为你走在正确的道路上。但是你必须确保你没有足够的图像用于训练并且没有。每张图片中的花朵应该清晰可见。尝试一下

于 2017-09-26T11:01:10.433 回答