【机器学习】正样本和负样本

最新推荐文章于 2024-02-23 11:38:27 发布
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本文详细解释了在图像识别任务中正样本与反样本的概念，正样本指属于目标类别的样本，例如字母A的图像；而反样本则指不属于目标类别的样本。
正样本是指属于某一类别的样本,反样本是指不属于某一类别的样本
比如说你在做字母A的图像识别，字母A的样本就属于正样本，不是字母A的样本就属于负样本
baicaiye
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机器学习中的正负样本比例差距问题及其解决方案
cda2024的博客
11-20 895
在机器学习领域，正负样本比例差距大的问题非常常见，尤其是在一些实际应用场景中，比如医疗诊断、金融风控等。这种比例差距往往会导致模型的分类效果变差，影响最终的应用效果。那么，为什么正负样本比例差距大会导致分类效果差呢？又该如何解决这一问题呢？本文将从理论和实践两个方面进行详细探讨。
什么是正负样本
m0_57385165的博客
10-20 9778
针对不同的分类，正负样本的概念有所不同：目标分类和目标检测。
OpenCV人脸识别样本数据集，包含正样本和负样本
07-03
网上收集来的人脸识别数据集，包含正样本（人脸）和负样本（背景），均有10000张以上图片；可以用来训练haar分类器。
机器学习中的正/负样本
Aimer_Chen的博客
08-07 1万+
转自：http://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6247779.html 在机器学习中经常会遇到正负样本的问题，花了一点时间查找资料，基本上弄明白了一点到底是怎么回事，记录在这里以便以后查看，也希望能够帮助到有疑惑的人，当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解的不对的地方能够予以指点。 首先我将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解。在分类问题中，这个问题
机器学习正负样本
weixin_59295776的博客
09-14 449
在分类问题中，这个问题相对好理解一点，比如人脸识别中的例子，正样本很好理解，就是人脸的图片，负样本的选取就与问题场景相关，具体而言，如果你要进行教室中学生的人脸识别，那么负样本就是教室的窗子、墙等等，也就是说，不能是与你要研究的问题毫不相关的乱七八糟的场景图片，这样的负样本并没有意义。负样本可以根据背景生成，有时候不需要寻找额外的负样本。一般3000-10000的正样本需要5，000,000-100,000,000的负样本来学习，在互金领域一般在入模前将正负比例通过采样的方法调整到3:1-5:1。
机器学习中正负样本的问题理解分析
安卓 高通 bsp ，同行欢迎交流
05-24 3105
今天和师兄讨论一下正负样本的问题:师兄问我都已经标注好了框，不就已经告诉他这是正样本了吗，为什么还需要区分正负样本。 然后和师兄讨论半天，查了查资料，记录一下。 Markdown将文本转换为 HTML。 ...
机器学习套路 —— 样本集的拆分（正样本、负样本）
weixin_30332705的博客
01-14 3634
collect negative samples of adaboost algorithm for face detection 机器学习中的正负样本 所谓正样本（positive samples）、负样本（negative samples），对于某一环境下的人脸识别应用来说，比如教室中学生的人脸识别，则教室的墙壁，窗户，身体，衣服等等便属于负样本的范畴。...
车辆识别机器学习正样本3391个.rar
07-23
机器学习正样本3391个 都是各种型号各种角度的车辆图片，都是黑白图，直接可用。 可用于opencv或emgucv进行训练和识别。
常见的机器学习训练样本标签
最新发布
02-24
训练样本
机器学习车牌检测正负样本图片库 3000多张
02-23
首先，我们要了解什么是正样本和负样本。在图像识别中，正样本通常是指包含我们想要识别目标的图像，例如这里的目标是车牌。这些图片中的车牌清晰可见，是模型训练时的重点。而负样本则是不包含目标对象的图像，它们...
机器学习中的正负样本
weixin_43570470的博客
03-25 3584
分类任务中会有明显的正负样本，比如猫狗分类，label=cat 的所有图片都是 这个类的正样本，其他图片作为负样本。
人脸识别正负样本集，负样本2500多，且为处理后灰度图；正样本1000多张，且为归一化后的图片；同时负样本也是适应于车辆识别，车牌识别，行人检测等
10-25
人脸识别正负样本集，负样本2500多，且为处理后灰度图；正样本1000多张，且为归一化后的图片；同时负样本也是适应于车辆识别，车牌识别，行人检测等
opencv3人脸识别正/负样本
04-28
这个样本集，是从别人出下载下来的，下载时，特别贵，评论都是非常好的，所以下载用最低的分与大家共同分享学习，https://download.youkuaiyun.com/download/u010508800/7592985#comment
机器学习--行人检测图片负样本（NEG）
12-28
1000张行人检测的负样本，分辨率为320X240，可用于训练行人检测分类器，本人已使用样本训练出.xml分类器，检测效果良好。另外正样本（POS）如需要请见另一个资源(负样本也很多，正负样本上传容量受限)。
正样本、负样本、ROC、AUC、CI
Drug discovery
10-09 2806
它绘制了不同阈值下的真正例率（True Positive Rate，TPR，也称为召回率或灵敏度）与假正例率（False Positive Rate，FPR）之间的关系。：ROC 曲线以正样本和负样本的真正例率（TPR）和假正例率（FPR）为基础，通过不同的阈值来计算这些值，进而绘制出曲线。综上所述，正样本和负样本构成了分类问题的基础，ROC 曲线和 AUC 是用于评估二分类模型性能的工具。ROC 曲线通过不同的阈值来评估模型的性能，而 AUC 是对整个 ROC 曲线性能的一个综合度量。
正样本，负样本
weixin_46028606的博客
02-23 1432
正样本，负样本的解释
深度学习中的样本分类：如何区分正样本、负样本、困难样本和简单样本？
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
02-23 6851
📚🔍深度学习样本分类全解析🔍📚 🌱本文深入探讨了深度学习中的样本分类，包括正样本、负样本、困难样本和简单样本。通过形象化的比喻和生动的代码示例，我们揭示了这些样本之间的区别与联系。🤔 🚀在总结与展望部分，我们强调了理解这些样本分类对于提升模型性能的重要性，并展望了未来的研究方向。🌈 🤝最后，感谢阅读本文，希望它能启发你在深度学习的道路上更进一步！#深度学习 #样本分类 #正样本 #负样本 #困难样本 #简单样本 #模型性能 #未来展望
模式识别中的正样本与负样本
Xiongchao99的博客
01-21 1万+
转载自：http://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6247779.html 首先将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解： （1）在分类问题中，这个问题相对好理解一点，比如人脸识别中的例子，正样本很好理解，就是人脸的图片，负样本的选取就与问题场景相关，具体而言，如果你要进行教室中学生的人脸识别，那么负样本就是教室的窗子、墙等等，也就是说，不能是与你要研究的问题
深度学习中正样本、负样本、简单样本、困难样本的区别 （简单易懂）
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03-19 2万+
目录1. 前序2. 名词解释3. 举例说明4. 参考文献 1. 前序 在读论文或者看一些博客的时候，经常会出现这种名词：正样本、负样本、简单样本以及困难样本，最近自己为了加深这方面的理解，参考网上的一些资料，整理了下这几者之间的区别，方便自己查看也方便初学者快速了解。 2. 名词解释 正样本： 与真值对应的目标类别来说该样本为正样本。 负样本： 与真值不对应的其他所有目标类别来说该样本为负样本。 简单样本： 预测时与真值标签误差较小的样本。 困难样本： 预测时与真值标签误差较大的样本。 补充下：真值其实
机器学习新手必备：人脸识别正样本图片库教程
根据给定文件信息，我们可以从中提取出以下知识点： ...通过掌握以上知识点，初学者不仅能够利用“人脸识别正样本图片库”进行机器学习的入门学习，还能深入理解人脸识别技术以及机器学习领域的相关概念和应用。
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