Я использую переобученную модель Mobil eNet для классификации повреждений дверей автомобиля. В настоящее время он хорошо работает при различении вмятин и царапин, однако я хотел бы расширить набор классов до {нуля, вмятины, оба, ничего}.
Проблема заключается в том, что подача изображения автомобильной двери, имеющей как вмятины, так и царапины, снизит вероятность того, что класс "и" также будет являться независимым классом, и я хочу четкие и высокие вероятности, которые в этом случае сложно, так как сумма вероятностей по классам должна быть равна 1 с softmax.
Я хотел бы получить некоторую информацию об этой идее: использование двух мобильных enet моделей, обученных следующим образом:
Идея решения:
Надеюсь, мой вопрос имеет смысл. И с нетерпением жду комментариев по этому подходу. Спасибо.