这是在自定义项目中使用 YOLO 进行图像分类的正确方法吗？
Is this the correct way of using YOLO for image classification in a custom project?
我是计算机视觉的初学者。谁能告诉我我正在考虑做的事情是否正确？我想检测牙齿中的某种囊肿。所以我的数据集由包含囊肿的牙科 X 射线的一部分组成。我用这些图片训练我的模型。有颜色区域的是囊肿（感染的牙齿），下方是未感染的牙齿。
Image with cyst
Uninfected teeth
训练完我的模型后，我想在全牙科 X 光片上使用它，并确定这张图片是否有囊肿。完整的牙科 X 光片如下所示。
Full dental X-Ray
这个有用吗？或者我完全错了？
与其将其视为对象检测问题，不如将其视为分类问题，您会得到更好的结果。
此类分类任务已经有各种架构。
TensorFlow 中有多种架构可以帮助您入门。
看看this。如果你有足够的数据，你可以从头开始训练它们，而不是使用 pre-trained 权重
注意 - TensorFlow 中提供的架构几乎总能为您提供比您创建的架构更好的结果。
对象检测适用于有 well-defined 个对象的情况。如果您查看最近发表的研究论文，您会发现这些类型的问题被视为分类问题，而不是对象检测问题。
我是计算机视觉的初学者。谁能告诉我我正在考虑做的事情是否正确？我想检测牙齿中的某种囊肿。所以我的数据集由包含囊肿的牙科 X 射线的一部分组成。我用这些图片训练我的模型。有颜色区域的是囊肿（感染的牙齿），下方是未感染的牙齿。 Image with cyst
Uninfected teeth
训练完我的模型后，我想在全牙科 X 光片上使用它，并确定这张图片是否有囊肿。完整的牙科 X 光片如下所示。 Full dental X-Ray
这个有用吗？或者我完全错了？
与其将其视为对象检测问题，不如将其视为分类问题，您会得到更好的结果。
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注意 - TensorFlow 中提供的架构几乎总能为您提供比您创建的架构更好的结果。
对象检测适用于有 well-defined 个对象的情况。如果您查看最近发表的研究论文，您会发现这些类型的问题被视为分类问题，而不是对象检测问题。