图像质量影响CNN性能

Question

我正在使用Inception V3作为分类器对医学图像进行二进制分类任务，我的训练集和测试集具有非常不同的分布(训练集是从数字整个幻灯片图像中提取出来的，测试集是由显微镜顶部的相机拍摄的)，这导致在我的验证集上表现良好，但在测试集上表现不佳。

我知道一个很好的解决方案是从显微镜相机上获取训练图像，但这将花费太多的时间和人力。我用于训练和测试的数据集之间的一个很大的区别是图像质量，相机拍摄的图像质量较低。有什么建议可以解决这个问题吗？谢谢!

Answer 1

您可以尝试将训练/验证图像转换为与测试图像相似的图像。

添加一些噪声和降低输入分辨率就足以开始了。

当然，如果您给我们一些示例图像，并分享您当前的NN架构，我可以更精确。