我正在使用 azure custom vision(customvision.ai)，我已经上传了大约 100 张图像并训练了模型来检测面罩。
当我尝试在 customvision 门户中进行测试时，它会给出正确的结果，但是当我尝试在已导出为 onnx 模型并使用 ML.Net 框架的可视代码中获得置信度/概率时，它没有给出正确的结果。对于在 customvision.ai 中工作的同一图像，在 vs 代码中不起作用。
此外，当我在邮递员中使用预测 url 和预测键时，它会给出多种概率，是否需要传递额外的参数才能获得准确的结果。
关于 ONNX 模型和准确性：
您的图像应该是：
此信息在自定义视觉服务文档中引用的认知服务 ONNX 自定义视觉示例存储库中进行了说明
这就是为什么您会得到不同的结果，门户/API 确保在后台完成正确的事情！
您可以使用自己的应用程序逻辑应用调整大小和裁剪，以确保在使用 ONNX 模型时也能完成正确的操作。
如果您正在使用 ONNX 模型并且不确定要使用哪些变量类型，则可以使用mlgen 自动生成代码，此实用程序将生成正确的类型。
我确实建议使用以下任何示例以避免在开始时出现任何混淆，或者您认为有用的任何其他示例：
关于邮递员和多重概率：
您会收到您拥有的标签的概率，您可以使用自己的应用程序逻辑缩小范围，以仅显示准确度最高的标签。