我正在开发的ANN模型需要识别图像中的一个特定对象，且仅此一个。由于模型需要给出图像中是否存在该对象的概率，我的数据库应该如何组织呢？

我可以将数据分为两类：“正确对象”和“其他”类，后者包含随机图片，还是我需要创建多个“其他”类别，比如“鸟类”、“设备”等？

谢谢。

编辑：我在这里和网上都没有找到关于如何创建一个好的图像数据集的有用建议。

回答：

好的，我明白了我的问题其实并不那么重要，因为经过几次实验和测试后就可以解决。

对于“其他”对象，必须有不同的类别，因为它们具有不同的特征和形状。将多个对象混合在同一类别中对模型的准确性非常不利…

优先考虑（至少对我来说）是处理与我需要识别的对象相似的对象。例如，如果我想检测蓝光播放器，我会设置许多电子设备类别来帮助我的模型区分差异，比如“键盘”、“屏幕”、“电脑”等类别。