摘要
一种基于多算法集成的分歧介入珍珠分拣方法,含有:步骤1:将珍珠数据集按类别分别记为Class1‑7,并给每张图片制定好标签,按6:2:2的比例分成训练集、验证集和测试集;步骤2:选取目前较为主流先进的三个模型ResNet50、SE‑ResNet50和Vgg16进行独立训练,需均能够完成珍珠分拣任务,并分别保存最优模型;步骤3:将获取的三个最优模型用于仲裁系统,即针对构造后的主、次系统给出的预测结果进行分歧仲裁;步骤4:在实验验证阶段,我们使用分歧准确指数α和额外成本指数β作为系统分歧的评价指标,评估系统的整体性能;步骤5:根据步骤四的评价指标,选取既达到分拣精度提升较高又同时所需的人力成本较少的系统组合作为最终的珍珠分拣系统;步骤6:输出最终分类结果。本发明通过基于多个冗余算法的分歧找出机器分类可能存在的错误预测,并以最少的人力成本介入纠正其预测输出,从而提升整个珍珠分拣的分类精度。