dataset - 用于图像分类的不平衡和小数据集

Question

我有两个用于分类的图像数据集：

• 损坏巧克力包装 27 图像
• 161 幅图像的完好巧克力包装

我必须编写一个 python 分类器来区分两者和警报产生。

解决我的问题的最佳方法是什么？带有迁移学习的 CNN 或 K-mean 解决方案？

标签： datasetclassificationconv-neural-networkk-means

Answer 1

看起来你的数据真的很少。对我来说，迁移学习是解决这个问题的最好方法。但是，请尝试查找更多数据或使用数据增强（您可以阅读此内容）。

此外，如果您正在寻找使用 CNN 进行迁移学习，我认为本教程可以帮助您。