opencv - 从机器学习算法中获得负面结果

Question

我有一组特定对象的图像。我想找出其中一些是否与机器学习算法有异常。例如，如果我有很多眼镜照片，我想找出其中一张是否破损或有异常。像这样:

好!!

不好!!

(明明我会用同款眼镜……)

问题是我不知道所有的负面情况，所以，对于训练，我只有正面图像。

换句话说，我想要一种算法来识别图像是否与数据集不同。你有什么建议吗？

特别是有没有办法使用卷积神经网络？

Answer 1

您要查找的内容通常称为异常、离群值或新奇检测。您有很多关于您的数据应该是什么样子的例子，并且您想知道什么时候有些东西看起来不像您的数据。

解决此问题的好方法，因为您使用的是图像，所以您可以获得 feature vectorized version using a pre-trained CNN on image net .然后您可以在该功能集上使用异常检测器。 isolation forest应该更容易开始工作。