単一オブジェクト検出ケラス

Question

ケラスを使用して単一のオブジェクトを認識するシステムを作りたいと思います。私の場合、私は車輪を検出します。 1つのオブジェクトのために私のシステムを訓練するにはどうすればいいですか？私は猫や犬を使う前に分類作業をしましたが、今はまったく別の仕事です。私はまだクラス0 =車輪、クラス= 1の非車輪（何かのランダムな画像）で "分類"していますか？この問題で次の手順を実行するにはどうすればよいですか？ 1）1つのオブジェクトの列車システム 2）オブジェクトの検出（スライドウィンドウまたはヒートマップ）

Answer 1

タスクは、いわゆるバイナリ分類です。 最終層にニューロンが1つしかないことを確認してください（例：Sequential model model.add（Dense（1、... other parameters ...））））、binary_crossentropyを損失関数として使用してください。

これが役に立ちます。