Image tensorflow：使用重复图像构建数据集？

我使用tensorflow来检测一个盒子是否为空。 盒子里可以有各种各样的东西，不需要检测内容（如果盒子不是空的）。 盒子、位置和闪电总是一样的

我的数据集有两个标签：空、空。 现在，我的标签“empty”包含99%相等的图像，因为每个空场景看起来都一样

我正在努力改进我的数据集，并有以下问题：

• “空”的图像（几乎）相同重要吗
• 复制同一张图片可以改进我的模型吗？（我的数据集将变大，“notEmpty”将不包含重复数据）
• 是否有解决此问题/情况的技巧

我希望任何人都能帮我找到这些问题的答案。

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如果您有如何改进图像数据集的来源，请告诉我。

检查框是否为空是一项简单的图像分类任务。你可以使用像分类图像这样的技术。你是对的，但是这个软件在多个用例中使用，所以我更喜欢继续使用tensorflow+keras，并使它对这个特定的用例也准确。（空框中有反射，因此不确定tresholding是否有效）“数据增强”是一种特别适用于图像处理的方法。您可以翻转、调整对比度、调整亮度、裁剪等，并通过此操作生成其他培训示例。例如，您可以使用自己的代码或使用tensorflow的支持来实现这一点