未分类图像的Caffe图像分类器

Question

我很好地调整了来自GoogleNet的输出动物类（狗，猫，鸟）的图像分类器，它的工作完美。当我传递与该主题相关的图像并且非常高兴时，准确度非常高！

现在的问题是：如果我向分类器传递一些与训练数据集无关的图像（例如房子图像），我希望收到较低分数的输出，以帮助我识别分析的图像不是数据集类别之一。

我的电流输出为

dogs = 97% 
cats = 2% 
birds = 1% 

而不是我需要的是看到像

dogs = (anything low %) 
cats = (anything low %) 
birds = (anything low %) 

我怎样才能做到这一点的结果？ 感谢您的任何帮助

Answer 1

您需要阅读文档。 但是，经常认识者利用输入必须是有限集合中的一个来帮助调整算法的事实。例如邮编必须是英文字母和数字。如果某人手写一个不是的邮编，那么识别器是否产生垃圾并不重要，因为输入也是垃圾。

它很可能无法识别训练集之外的输入，而不是训练。但这一切完全取决于它在底下如何工作。

Answer 2

您的网络的最后一层是softmax，因此即使您的输入是白色图像，结果也会达到100％。如果你之前看过这个图层，你会得到每个班级的分数。该分数可能比图片上有一只狗要低很多。

无论如何，如果您的目标是能够知道图片中是否有狗，猫，鸟或其中没有人，您应该添加一个“其他”类并添加图像，三个其他类别都没有。