AI智能秤如何提高识别的准确率？

       AI智能秤的技术目前来看已经相当成熟，在果蔬称重行业的贡献更是深受商家一致认可，我们今天大概了解下AI智能秤识别果蔬的工作原理和使用的意义，而且如何提高识别准确率？
 
       一．样本增强
       数据增强指的是在训练的过程当中，为了能获得更多样本和模拟具体情况中的多变的状况，对图像进行不一样的处理以获得多样的样本。例如，一只正常小猫的照片，我们通过将照片进行去色，增加曝光，模糊、锐化，旋转，翻转，再加上有色滤镜等处理。增加验证准确性的最简单方法之一是添加更多数据。在还没有许多训练实例，这将尤其有用。
 

  
       二．正确操作，防止脏数据
       在图像识别的过程当中，送入训练图像越干净，模型识别的准确率也就越高。这里的干净，是指有效样本，例如，正常的送入识别的样本，其实都是包括水果蔬菜之类的无码商品的，而操作员在使用中用摄像头拍下一些手机、钱包、或是主体不清晰的照片等，不在训练样本范围内的照片，这样的也称为脏数据，脏数据在越多，准确率也就越低。
 
       三．使用清晰度合适的照片
       和人眼识别一样，假如输入的图像太小，会不利模型对图像识别图像特征。可是，并不是图像越大越好，假如图像太大，往往会增加计算机所需要的计算资源，而且模型假如不是很复杂，也难以处理它们。
       四．一起使用多套算法，再将多套算法进行PK
       在Ai识别的算法中，我们就创新地布置了多套算法，让不一样的算法分别进行识别计算，再将多套算法的识别结果进行PK，显示最可能的那一张。