Нужно определить, есть ли кот на фотографии, чтобы далее определять его породу. Вторая часть сделана (при помощи библиотеки Keras), там мне все понятно - есть сверточная нейросеть, реализующая мультиклассификацию, для каждого класса свой набор изображений. А как быть, если нужно анализировать фото на предмет "кот-не кот"?
UPD. Как пишут в одном из комментариев где-то на stackoverflow, "one-class classification is different than binary-class classification".
Дмитрий, есть пруфы, что это работает? Насколько я понимаю, сеть выделяет из каждого класса главные, схожие признаки. А что будет схожее, к примеру, у собаки и фотографии леса? И т.д.
Я пробовала еще брать сеть, обученную на cifar-10 (типа разные животные, самолет, еще что-то). Она одну из пород назвала собакой, другую лошадью.
работает
нейросеть выделяет признаки кота
признаки некота ей не интересны чтобы там нибыло
если вероятность кота скажем более 60% передаете в другую нейросеть на определение породы
