【发布时间】：2018-06-05 02:56:01
【问题描述】：
我已经训练了一个对象检测模型，并在真实图像上获得了良好的预测精度。我的问题是如何在生产流程中使用模型的同时不断提高模型的准确性。
我可以手动检查预测结果，发现错误的预测，手动标记这些图像，然后将这些图像与原始训练数据混合，继续训练模型。我没试过。但我想这种方法从长远来看可能会提高模型的准确性。还有其他方法吗？
而且，如果我发现几个错误的预测，并希望在短时间内保证对相同图像的正确预测，我该怎么办？
感谢您的任何建议。
【问题讨论】：
标签： machine-learning object-detection