azure - 如何提高 Azure 自定义视觉准确性

Question

我们有一个 POC，我们需要从给定的照片中识别出一个人。我们正在使用 Azure 自定义视觉。我们已经训练了模型，每个人大约有 400 张图像，旋转了 0、90、180 和 270 度。但是当我们尝试从新照片中进行预测时，它会比正确的标签更准确地检测到错误的标签。我们甚至尝试过使用对象检测并在人脸上手动创建边界框。我们能做些什么来解决这个问题？

标签： azuremachine-learningimage-classification

Answer 1

以下是帮助您训练更准确模型的一般模式：

1. 第一轮训练
2. 添加更多图片和余额数据；再培训
3. 添加具有不同背景、照明、物体大小、相机角度和风格的图像；再培训
4. 使用新图像来测试预测
5. 根据预测结果修改现有训练数据