将类划分为子类是否会提高图像分类的预测精度?

Question

如果一个类中的图像在图像分类上是不同的，那么这个类是否应该进一步细分为图像更相似的子类，或者因为在图像分类中可以学习到不同的特征，所以没有必要这样做?

例如，图像应该分为3类:花、汽车和椅子。那么是否可以将所有不同的花打包在一个花类中，或者将该类进一步细分为雏菊、郁金香、大丽花、紫苑等更好。如果找到一朵紫菀，那么我也知道它是一朵花。

Answer 1

这取决于你的问题。

你需要预测什么?如果您只需要输入是花、汽车还是椅子的信息，则不需要对其进行细分。

然而，做实验并看看结果总是一个好主意。使用细分的类和目标原样训练不同的模型，并比较性能。