对属于不同类别的具有非常相似特征的图像进行分类

Question

我有一个数据集，我需要在其中对某些标记图像集进行分类。目前这是由人类专家完成的，因此可用的数据集质量很好。这些图像具有一些非常相似的特征。

举个例子，我们可以假设苹果或番茄的腐烂量被归类为非常低、低、中、高和非常高（5 个类别），并且相邻类别对中存在非常相似的图像，即；（非常低和低、低和中、中和高、高和非常高）

有没有办法克服这个问题？

似乎具有挑战性，因为区分相邻类别非常复杂且令人困惑，因为非常相似的图像存在于多个类别中。

Answer 1

我建议您仅使用一个分值（例如0.0~1.0）作为“烂分数”，并根据烂分数结果对该值进行分箱。

例如： 0.0~0.2 : 极低腐烂 0.2~0.4 : 低腐烂 0.4~0.6 : 中腐烂 0.6~0.8 : 高腐烂 0.8~1.0 : 极高腐烂