blocks|key|2679580|text|我不确定我是否很理解你的问题。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2679581|单班训练数据可能根本不存在。如果你只想检测海参，那是两类分类问题对不对？不管是海参还是海参。是或不是是两门课。|2679582|是的，对，酷的人在树莓圆周率上实现NN。但在某种程度上，这是可能的，但并不是有效的。一个好的GPU将大大加快训练速度。|2679583|PC机可以训练一些小的神经网络。|2679584|entityMap^0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|N|8|@]|9|@]|A|$]]]|I|$]]

I'm not sure if I understand your question well.

Single class training data maybe not exist at all. If you want to detect only the sea cucumber, it is the two-classes classification problem right? It is the sea cucumber or not. Yes or no are two classes.

Yes right cool people implement the NN on raspberry pi. But to some extent it's just possible but not efficient. A good GPU will speed up much for training.

A PC is enable to train some small NN.

blocks|key|2679692|text|+NN能在树莓pi+3?中运行|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|data|2679693|是的，NN可以在Raspberry+Pi+3上运行，就像运行Google+TensorFlow+(神经网络)和NodeBots的覆盆子Pi+3一样。我推荐的更好的方法是在PC上训练NN，然后在Raspberry+Pi上使用训练过的权重运行NN。GPU比CPU的训练速度快得多，但如果神经网络不大，CPU也可以完成训练。|2679694|可以用单类训练数据训练神经网络吗？|2679695|训练神经网络来解决“一类”(在你的情况下是海参)分类问题是可能的。但是，训练数据需要添加另一种类型的类数据，其中包含不属于目标类(海参)的样本。然后利用“海参”和“非海参”两类数据，对神经网络进行二值化分类。|2679696|编辑：|2679697|启动的简单方法|2679698|你可以参考这个博客：利用极少的数据建立强大的图像分类模型开始一个图像分类工作，它实现了一个CNN来完成工作。|2679699|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://www.youtube.com/watch?v=t9f8IfHbXo4|1|https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html^0|0|C|0|S|17|0|0|0|H|0|0|0|0|2|0|19|3|A|I|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|11|8|@$9|12|A|13|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|14|8|@]|D|@$9|15|A|16|1|17]]|E|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|18|8|@$9|19|A|1A|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|1B|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|L|3|M|5|6|7|1C|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|N|3|O|5|6|7|1D|8|@$9|1E|A|1F|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|P|3|Q|5|6|7|1G|8|@$9|1H|A|1I|B|C]]|D|@$9|1J|A|1K|1|1L]]|E|$]]|$1|R|3|-4|5|6|7|1M|8|@]|D|@]|E|$]]]|S|$T|$5|U|V|W|E|$X|Y]]|Z|$5|U|V|W|E|$X|10]]]]

Can NN run in raspberry pi 3?

Yes, NN can run on Raspberry Pi 3, like <a href="https://www.youtube.com/watch?v=t9f8IfHbXo4" rel="nofollow noreferrer">Raspberry Pi 3 running Google TensorFlow (Neural Network) and NodeBots</a>. The better way I recommend is that training the NN on PC, then run the NN with the trained weights on Raspberry Pi. GPU will accelerate the training speed greatly than CPU, but if your NN is not large, CPU can also make the work done.

Is it possible to train a NN with single class training data?

It is possible to train a NN to solve the “one class”(sea cucumber in your case) classification problem. But the train data need to add another type class data that contain samples which are not belong to the target class(sea cucumber). Then with the “sea cucumber” and the “non sea cucumber” two classes data, it is a easy binary classification problem for NN. 

EDIT:

Easy way to get start

You can reference this blog:<a href="https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html" rel="nofollow noreferrer">Building powerful image classification models using very little data</a> to start a image classifiction work, which implemented a CNN to get the work done.

I'm totally new with neural networks (NN) in python, and I do not know if NN can run in raspberry pi 3? for I think the problem is that NN requires good CPU/GPU performance for training , data transferring and calculation. 

So is it possible to train a NN with single class training data? inorder to save CPU/GPU?. 

For example I want the system to detect only the sea cucumber in an image.
A good answer/explanation or link to any example will be very appreciated. 
THANKYOU PO

Neural network to detect one class of object only

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我对python中的神经网络( NN )完全陌生，我不知道NN是否能在raspberry pi 3中运行？因为我认为问题在于神经网络在训练、数据传输和计算方面需要良好的CPU/GPU性能。那么，用单类训练数据训练神经网络是可能的吗？为了节省CPU/GPU？例如，我希望系统只检测图像中的海参。一个好的答案/解释或链接到任...

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