Python 单目标检测

我想制作一个系统，使用keras识别单个对象。在我的情况下，我将检测车轮。如何仅针对一个对象训练我的系统？在使用猫和狗之前，我做过分类任务，但现在它是一个完全不同的任务。我是否仍然“分类”，0类=轮子，1类=非轮子（只是任何东西的随机图像）？如何在此问题中执行以下步骤？ 1） 1号目标列车系统

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2） 检测对象（滑动窗口或热图）

您的任务是所谓的二进制分类。 确保您的最后一层只有一个神经元（例如，对于顺序模型。添加（密集（1，…其他参数…），并使用二进制交叉熵作为损失函数）

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希望这有帮助

谢谢你的回复！所以我将有两个类，一个有轮子，另一个没有轮子？你能告诉我为什么最后一层只有一个神经元和第二层相反，因为有两类？你是对的。我想你现在很了解你的问题了。您还可以在二进制分类的末尾使用两个神经元。查看：您可以同时实现这两个功能，并查看哪一个性能更好（例如，注意过度装配）。选择权在你。试试看；）