神經網絡只能檢測一類物體

Question

我對python中的神經網絡（NN）完全陌生，我不知道NN是否可以在樹莓派3中運行？ 因為我認為問題在於神經網絡需要良好的CPU / GPU性能來進行訓練，數據傳輸和計算。

那么可以使用單班訓練數據來訓練NN嗎？ 為了節省CPU / GPU？

例如，我希望系統僅檢測圖像中的海參。 一個很好的答案/解釋或鏈接到任何示例將不勝感激。 謝謝你

Answer 1

我不確定我是否很好地理解了你的問題。

單班訓練數據可能根本不存在。 如果只想檢測海參，那是兩類分類問題吧？ 不管是不是海參。 是或否是兩個類。

是的，很酷的人在樹莓派上實現了NN。 但是在某種程度上，這是可能的，但效率不高。 好的GPU可以大大加快訓練速度。

PC可以訓練一些小型NN。

Answer 2

NN可以在樹莓派3中運行嗎？

是的，NN可以在Raspberry Pi 3上運行，就像運行Google TensorFlow（神經網絡）和NodeBots的 Raspberry Pi 3一樣。 我建議的更好的方法是在PC上訓練NN，然后在Raspberry Pi上以訓練后的權重運行NN。 GPU將比CPU大大加快訓練速度，但是如果您的NN不大，CPU也可以完成工作。

是否可以使用單班訓練數據訓練NN？

可以訓練神經網絡來解決“一類”（您的情況下是海參）分類問題。 但是火車數據需要添加另一個類型類數據，其中包含不屬於目標類（海參）的樣本。 再用“海參”和“非海參”兩類數據，對於神經網絡來說是一個容易的二元分類問題。

編輯：

簡單的上手方法

您可以參考此博客： 使用很少的數據構建功能強大的圖像分類模型以啟動圖像分類工作，該模型實施了CNN來完成工作。