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我目前正在从事一个质量检测项目，我需要开发一个可以检测不规则零件的程序。我面临的问题是我没有很多不规则样本（3,000 多个常规样本只有七个）。我尝试使用 CNN，但由于模型检测到的样本数量不平衡，所以我正在探索的方法是使用异常检测算法。我也尝试过使用自动编码器，但由于规则和不规则之间的差异很小，我无法得到任何好的结果。到目前为止，给我最好结果的方法是结合局部异常因子和特征提取器 (HOG)。这个唯一的问题是，即使在调整算法的参数之后，它仍然会给我误报（正常样本被标记为不规则样本），这对于此应用程序是不可接受的。我可以在流程中添加什么来消除误报吗？o 你能推荐我其他方法吗？我真的很感激任何帮助:)

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使用焦点损失函数，因为你有不平衡的数据，或者你也可以尝试数据增强技术。

于 2022-02-21T19:26:06.137 回答