Как включить -other- метку при прогнозировании в AutoML Vision

Question

Я обучил модель с 3 метками, но, используя ее для фазы прогнозирования, я загрузил изображение, которое не относится к этим 3 меткам, оно все равно обнаруживает, что изображение является одной из 3 меток.Как сделать так, чтобы результат получился таким, чтобы на вставленном изображении было не все 3 метки.Если переобучить модель с 4-ой меткой под названием «Другой», я не знаю, как подготовить набор данных для этой метки.У кого-нибудь есть предложение?Спасибо за чтение, извините за мой плохой английский

Answer 1

AutoML поддерживает два типа моделей:

1. Мультикласс - это класс по умолчанию - Классификация мультиклассов предполагает, что каждому образцу присваивается одна и только одна метка.Имейте в виду, что предполагается, что всегда указана только одна метка, и будет делать все возможное, чтобы всегда возвращать хотя бы одну метку (на самом деле она пытается убедиться, что сумма всех оценок предсказания == 1).

2. Multi-label - этот режим не предполагает никаких предположений, для каждого изображения может быть обнаружено любое количество меток, включая 0.

У вас есть два варианта:

1. При создании набора данных установите флажок «Включить классификацию по нескольким меткам»
2. Добавьте дополнительный класс 'other' или 'None_of_the_above' и добавьте несколько примеров изображений в этот класс.

Опции 1 и 2 можно комбинировать.