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標(biāo)簽 > 分類(lèi)器
分類(lèi)是數(shù)據(jù)挖掘的一種非常重要的方法。分類(lèi)的概念是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)會(huì)一個(gè)分類(lèi)函數(shù)或構(gòu)造出一個(gè)分類(lèi)模型（即我們通常所說(shuō)的分類(lèi)器（Classifier））。該函數(shù)或模型能夠把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)紀(jì)錄映射到給定類(lèi)別中的某一個(gè)，從而可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。
文章：95個(gè) 瀏覽：13179次 帖子：6個(gè)
機(jī)器學(xué)習(xí)多分類(lèi)任務(wù)深度解析
一對(duì)其余其實(shí)更加好理解，每次將一個(gè)類(lèi)別作為正類(lèi)，其余類(lèi)別作為負(fù)類(lèi)。此時(shí)共有（N個(gè)分類(lèi)器）。在測(cè)試的時(shí)候若僅有一個(gè)分類(lèi)器預(yù)測(cè)為正類(lèi)，則對(duì)應(yīng)的類(lèi)別標(biāo)記為最終...
2024-03-18 標(biāo)簽：分類(lèi)器機(jī)器學(xué)習(xí) 1699 0
深度學(xué)習(xí)檢測(cè)小目標(biāo)常用方法
深度學(xué)習(xí)的效果在某種意義上是靠大量數(shù)據(jù)喂出來(lái)的，小目標(biāo)檢測(cè)的性能同樣也可以通過(guò)增加訓(xùn)練集中小目標(biāo)樣本的種類(lèi)和數(shù)量來(lái)提升。
2024-03-18 標(biāo)簽：分辨率分類(lèi)器機(jī)器學(xué)習(xí) 710 0
機(jī)器視覺(jué)之Halcon入門(mén)學(xué)習(xí)
視覺(jué)定位應(yīng)用主要是找到物體的位置，那么怎么找？在這里一個(gè)重要的步驟就是標(biāo)定，標(biāo)定是把相機(jī)的像素坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為機(jī)械上的物理坐標(biāo)系，使得圖像中的識(shí)別的像素值轉(zhuǎn)...
2024-01-08 標(biāo)簽：圖像處理機(jī)器視覺(jué)分類(lèi)器 2310 0
本文還引入了多視角一致性?xún)?yōu)化模塊，以提高學(xué)習(xí)到的射線(xiàn)-表面距離場(chǎng)在不同視角下的一致性。通過(guò)在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)證明，RayDF方法在三維形狀重建的準(zhǔn)確性...
2023-11-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 504 0
一套試題看看您對(duì)深度學(xué)習(xí)了解多少？
以下哪種圖表可以將模型預(yù)測(cè)的分類(lèi)與實(shí)際類(lèi)標(biāo)簽進(jìn)行比較?
2023-11-02 標(biāo)簽：分類(lèi)器深度學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí) 212 0
機(jī)器學(xué)習(xí)常用的5種采樣方法盤(pán)點(diǎn)
算法是數(shù)據(jù)科學(xué)的生命線(xiàn)。 抽樣是數(shù)據(jù)科學(xué)中的一個(gè)重要課題，但我們實(shí)際上并沒(méi)有討論得足夠多。 有時(shí)，一個(gè)好的抽樣策略會(huì)大大推進(jìn)項(xiàng)目的進(jìn)展。錯(cuò)誤的抽樣策略可...
2023-10-19 標(biāo)簽：分類(lèi)器機(jī)器學(xué)習(xí) 867 0
SLAM/SfM相似非回環(huán)場(chǎng)景應(yīng)該如何處理？
相似結(jié)構(gòu)一直是SLAM和SfM中很難處理卻又不得不處理的問(wèn)題，如果機(jī)器人遇到了非常相似但實(shí)際不同的結(jié)構(gòu)，很容易因?yàn)槠ヅ鋽?shù)量足夠多而引發(fā)假陽(yáng)性回環(huán)和重建失...
faster rcnn網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)詳解（四個(gè)切入點(diǎn)）
提到RPN網(wǎng)絡(luò)，就不能不說(shuō)anchors。所謂anchors，實(shí)際上就是一組由rpn/generate_anchors.py生成的矩形。直接運(yùn)行作者de...
2023-08-07 標(biāo)簽：人工智能數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分類(lèi)器 799 0
基于機(jī)器視覺(jué)的缺陷檢測(cè)的原理與方法
舉例說(shuō)明： 如果K=3，綠色圓點(diǎn)的最近的3個(gè)鄰居是2個(gè)紅色小三角形和1個(gè)藍(lán)色小正方形，少數(shù)從屬于多數(shù)，基于統(tǒng)計(jì)的方法，判定綠色的這個(gè)待分類(lèi)點(diǎn)屬于紅色的三...
2023-07-03 標(biāo)簽：機(jī)器視覺(jué)模型分類(lèi)器 964 0
OpenOOD v1.5：更全面、更精確的分布外檢測(cè)代碼庫(kù)及測(cè)試平臺(tái)
對(duì)于訓(xùn)練好的圖像分類(lèi)器，能讓其可靠地在開(kāi)放世界中工作的一個(gè)關(guān)鍵能力便是檢測(cè)未知的、分布外的（out-of-distribution, OOD）樣本。例如...
使用Openvino從視頻中實(shí)時(shí)檢測(cè)逃票立即下載
類(lèi)別：電子資料 2023-06-29 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)采集分類(lèi)器 166 0
邊緣的鳥(niǎo)聲分類(lèi)器開(kāi)源分享立即下載
類(lèi)別：電子資料 2023-06-27 標(biāo)簽：分類(lèi)器機(jī)器學(xué)習(xí)Arduino 540 0
類(lèi)別：電子資料 2022-11-07 標(biāo)簽：ML分類(lèi)器Raspberry Pi 484 0
類(lèi)別：電子資料 2021-06-16 標(biāo)簽：分類(lèi)器文本自然語(yǔ)言處理 662 0
電池研發(fā)再現(xiàn)黑科技，鋰電巨頭正借此突破關(guān)鍵瓶頸！
鋰電企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)早已不僅是規(guī)模和數(shù)量的較量，更是關(guān)于技術(shù)、品質(zhì)和戰(zhàn)略眼光的角逐，而其中，數(shù)字化和智能化技術(shù)能力將起到關(guān)鍵性的支撐作用。
2024-03-17 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)采集電解液分類(lèi)器 1039 0
OpenAI無(wú)法判斷內(nèi)容是否人工智能所寫(xiě)？
由于準(zhǔn)確率低，OpenAI關(guān)閉了一個(gè)本應(yīng)區(qū)分人類(lèi)寫(xiě)作和人工智能的工具。OpenAI表示，它決定在7月20日結(jié)束其人工智能分類(lèi)器。該公司表示：“我們正在努...
GMMSeg：生成式語(yǔ)義分割新范式！可同時(shí)處理閉集和開(kāi)集識(shí)別
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，GMMSeg 在多種分割網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) (segmentation architecture) 及骨干網(wǎng)絡(luò) (backbone network)...
OpenVINO模型優(yōu)化實(shí)測(cè)：PC/NB當(dāng)AI辨識(shí)引擎沒(méi)問(wèn)題！
這次我們將會(huì)自制一個(gè)CNN分類(lèi)器，并透過(guò)OpenVINO的模型轉(zhuǎn)換程序轉(zhuǎn)換成IR模型，并進(jìn)行模型效能與正確率分析。依據(jù)Intel官方網(wǎng)站的說(shuō)明，Open...
遇到無(wú)法識(shí)別（分類(lèi)）的物體怎么辦？
立體雙目能完美解決問(wèn)題，缺點(diǎn)是其標(biāo)定太麻煩，傳感器的尺寸一致性要求很高。還有就是立體匹配算法難度不低，最好使用FPGA，AI加速器完全無(wú)用，GPU的話(huà)消...
2022-11-10 標(biāo)簽：分類(lèi)器視覺(jué)系統(tǒng)深度學(xué)習(xí) 1093 0
模型的閉集準(zhǔn)確率與開(kāi)集識(shí)別能力正相關(guān)的觀點(diǎn)
雖然人們可能期望更強(qiáng)的close set分類(lèi)器過(guò)度擬合到train set出現(xiàn)的類(lèi)別，因此在OSR中表現(xiàn)較差。其實(shí)最簡(jiǎn)單的方法也非常直觀，就是‘maxi...
2022-09-09 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)模型分類(lèi)器 1774 0
模型在Close set和在Open set的表現(xiàn)是否存在一定的相關(guān)性呢
開(kāi)集識(shí)別：指對(duì)一個(gè)在訓(xùn)練集上訓(xùn)練好的模型，當(dāng)利用一個(gè)測(cè)試集（該測(cè)試集的中包含訓(xùn)練集中沒(méi)有的類(lèi)別）進(jìn)行測(cè)試時(shí)，如果輸入已知類(lèi)別數(shù)據(jù)，輸出具體的類(lèi)別，如果輸...
OpenCV預(yù)訓(xùn)練SVM行人HOG特征分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)多尺度行人檢測(cè)
HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征在對(duì)象檢測(cè)與模式匹配中是一種常見(jiàn)的特征提取算法，是基于本地像素塊進(jìn)行特征直方圖...
高光譜圖像的分類(lèi)面臨著維數(shù)問(wèn)題、非線(xiàn)性結(jié)構(gòu)問(wèn)題等諸多挑戰(zhàn)，面對(duì)這些挑戰(zhàn)，我們有什么辦法去解決嗎？今天，小編給大家整理了以下幾個(gè)方法： 特征挖掘技術(shù)：能在...
高光譜圖像的分類(lèi)將會(huì)面臨怎樣的挑戰(zhàn)
高光譜圖像可用于分類(lèi)的特征比較多，既包括直接光譜向量，還可以計(jì)算光譜洗手指數(shù)，導(dǎo)數(shù)光譜，紋理特征，形狀特征等派生特征。那么想對(duì)高光譜圖像進(jìn)行分類(lèi)會(huì)面臨什...
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