从非常高水平的可能机器学习方法中，哪种分类方法可以很好地根据输入 Python 的颜色传感器像素阵列（即 16x16 阵列）来识别对象或情况？
例如，如果我想根据数组中检测到的形状和颜色来识别某些水果：
- 香蕉是弯曲的和黄色的
- 苹果是圆形和红色的
- 橙色是圆形和橙色
如果我以这种数组形式读取恒定的数据流，是否有任何类似的机器学习和分类应用程序可能最适合这种类型的应用程序？
使用机器学习从像素数组中分类颜色
数据挖掘
机器学习
Python
计算机视觉
2022-02-20 02:48:05
1个回答
这是卷积神经网络的经典问题。通常，这些层使用二维卷积来查找特征（例如，“弯曲”或“黄色”），然后进行池化（从相邻的卷积中借用），然后进行某种组合。
我认为主要问题是你打算如何获得一个好的、标记的数据集（也就是说，一个香蕉已经被标记为“香蕉”的数据集，用于训练你的神经网络）。