Я разрабатываю модель классификации транспортных средств, которая должна различать изображения из 30 классов.Все изображения загружаются с помощью Google API.Керас будет использоваться для обучения модели с бэкэндом тензорного потока.Сколько изображений должен содержать каждый класс для максимальной точности?Пожалуйста, предложите количество изображений, которые должны быть использованы в классе при обучении с нуля?а также если обучены с предварительно обученной модели?А также, какую предварительно подготовленную модель использовать?
У меня сейчас около 90 изображений в классе в моем тренировочном наборе, и я немного неохотно, так как количество изображений слишком мало.В моем последнем проекте я разработал модель классификации транспортных средств с нуля с 4 классами и около 1000 изображений на класс и смог достичь точности около 97%.