Keras-基于两类Tensorflow Python的图像分类

我想和CNN一起分两个班

• 头等舱是物体（汽车、建筑等）
• secound类是无对象（例如，没有对象的背景）

所以，问题是，我如何才能实现这一点？我想为有线电视新闻网制作许多物体图像。我看到一个猫和狗的例子。。但我只有一节课的图片。另一类是背景。可以创建一个后台类

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我是CNN的新手

您所说的似乎是，其中有N个要本地化的类（在本例中为N=1）加上后台类。有很多文献和基线模型可以帮助你。我推荐这两款，因为它们是最受欢迎的：

• 预训练模型：
• 数据集：特别是

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我无法正确理解，但它可能会解决您的问题：