在噪声数据上测试图像处理算法

Question

我写了一个图像处理程序来训练一些分类器来识别图像中的一些对象。现在我想测试我的算法对噪声的响应。我希望算法对噪声有一定的鲁棒性。

我的问题是，我应该使用训练数据集的噪声版本训练分类器，还是使用数据集的原始版本训练分类器，然后查看它在噪声数据上的性能。

谢谢。

Answer 1

为了显示分类器的稳健性，可以在最初训练的分类器上使用高噪声测试数据。根据该性能，可以使用嘈杂的数据再次训练，然后再次测试。显然，对于应用程序开发，如果包含极其嘈杂的样本可以提高准确性，那么这就是要走的路。文献说要有尽可能多的训练样本。但是有时这会在特定情况下降低性能。