Image processing 基于单模型的两级分类

首先，我想对5000幅图像中的火灾事件进行二值分类。其次，如果图像中有火灾，则进一步将其城市区域建筑物或农村区域划分为森林。我将迁移学习用于不同的模型，包括VGG16，并对其最后几层进行微调

我已经尝试过分别训练和测试这两个分类步骤，但如果我确定图像在农村地区有火，但图像不包括火，则会产生很多惩罚

我希望将学习模型转换为二进制分类，并生成两个步骤的结果，如下所示：

img1农村/城市火灾 1无火灾无农村/无城市 2消防城市 3火乡

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因此，我可以对vgg16进行再培训，使其同时提供分类级别，即第一步火灾/无火灾和第二步农村/城市火灾。

我找到了答案，将对同一模型进行培训，以对火灾可用性进行二元分类，并保存其权重。

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在下一步中，相同的权重可用于第二步，以确定火灾发生在农村地区还是城市地区。谢谢

是什么阻止了您这样做？如何将同一模型用于两级分类？无论如何，我找到了答案。