课程定位

演示分类模型在干净背景上可以区分样本，碰到弯折、部分遮挡或外形相似的物件，就可能把错误判断当成高可信结果。本专题从原课纲的垃圾分类项目出发，围绕图像样本收集、标注、预测与测试，练习整理易混样本并追溯判错证据。

课程内容与学习重点

先给演示标签和图像条件定边界

准备一组洗净的练习材料和自制标签，仅用于分类模型示例。拍下同一物品的正面、侧面与部分遮挡版本，记录样本编号、背景和视角。提前规定单物品、多个物品和无法辨识图像分别怎样记录，标注时有疑问就保留疑问，不靠背景颜色代替对象特征。将相同物品的近重复图集中处理，避免训练和测试两组都出现几乎同一张照片而夸大效果。

按出错原因整理最容易混淆的图片

把形态相似、反光、残缺和杂背景作为不同测试组。在示例模型得到结果后，对照人工标签、候选结果与原图。检查错误是否集中在某种拍摄条件，还是标签定义本身不能区分两个对象。对高可信的错例保留图像和预测记录，在补样时优先覆盖真实缺口，而不简单复制已能识别的清晰照片。对实际分类方法的疑问保持独立记录，模型标签练习不替代当地投放规定。

补证后用旧例和新例分别回测

修改标签口径或补充样本之后，分别复测原有错误、原来正常的例子以及未参与讨论的新照片。将结果按组比较，说明哪一类改善、哪一类仍需人工复核。用同一设备或受控条件对照图像输入变化，记录每次模型和样本版本。交接给下一位学员时，提供判错记录、限制和下一轮应检查的样本类型，使改进可以追溯。

适合人群

适合学过基础图像处理、希望练习视觉分类项目或负责样本质量复核的学员。

可选择三个虚构类别，各拍几种角度，再单独留出不同背景的图片。用标记结果模拟模型判断，故意放入两张易混错例，请同伴查原因并提出补样方案。补充对照后复验旧例与新例，记录模型仍容易混淆的情况。让第二位学员根据记录还原取样与分组。另选一组从不同角度拍摄的图片，检验修改能否覆盖首次未见的情况。若存在相似物品，应记录哪些外观差异对分类确实有帮助。

开课与报名咨询

本专题的开课时间、授课地点、授课老师、学制、费用和报名安排详询。咨询时可说明希望重点学习的场景。

能直接指导现实投放吗？这里训练图像分类与错例分析，实际投放须以当地有效规则为准。

增加照片数量就能解决吗？应先核查标签边界、视角分布和近重复，再决定在哪些类型补样。

温馨提示：课程内容为拟定，具体实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。