收集样本问题（num）

最新推荐文章于 2025-09-30 14:16:40 发布
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如何用元学习解决NLP中的小样本问题？实战代码分享
AI智能探索者的博客
05-30 967
在自然语言处理领域，很多时候我们面临着数据不足的情况，也就是小样本问题。比如在一些特定领域的文本分类任务中，可能只有少量的标注数据。元学习作为一种新兴的机器学习方法，有望帮助我们解决小样本问题。本文的目的就是详细介绍如何运用元学习来应对NLP中的小样本挑战，并通过实战代码让大家更好地理解和应用。范围涵盖了从理论知识到代码实现的全过程。本文首先会介绍元学习和小样本问题的相关术语和概念，接着详细解释核心概念以及它们之间的关系，给出核心算法原理和操作步骤，用数学模型和公式进行理论支持。
计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用
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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
06-04 4万+
计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）应运而生，其目标是利用极少量的标注样本训练模型，使模型能够对新的样本进行准确分类或预测。这一技术模拟人类从少量示例中快速学习并泛化到新情况的能力，为解决数据稀缺问题提供了有效的途径，在计算机视觉领域展现出巨大的潜力和应用价值。
003-4算法笔记【动态规划】习题3-15-样本收集问题
Wall_e_47的博客
05-01 1956
题目 机器人 Rob 个有 nxn 个方格的方形区域 中收集样本。 (i,j)方格中样本的价值为 v(i, j), 如图所示 Rob 从方形区域 的左上角A点出发，向下或向右行走，直到右下角B点，在走过的路上，收集方格中的样本，Rob从A点到B点共走2次。 试找出 2条行走路径，使其取得的样本总价值最大。 输入 第 1 行有 1 个正整数 n，表示方形区域 F 有 n*n 个方格。 接下来每行有 3 个整数，前 2 个表示方格位置，第 3 个数为该位置样本价值。最后一行是 3 个 0。 8 2 3 13
c语言-收集样本问题
weixin_44924819的博客
10-20 1804
问题描述： 机器人Rob在一个有n*n个方格的方形区域F中收集样本。（i,j）方格中样本的价值为v(i,j)，如图所示。Rob从方形区域F的左上角A点出发，向下或向右行走，直到右下角的B点，在走过的路上，收集方格中的样本。Rob从A点到B点共走两次，试找出Rob的2条行走路径，使其取得的样本总价值最大。 算法设计： 给定方形区域F中的样本分布，计算Rob的2条行走路径，使其取得的样本总价值最大。 数据输入： 由文件input.txt给出输入数据。第一行有1个正整数n，表示方形区域F有n*n个方格。接下来每
收集样本问题
weixin_43958091的博客
10-07 2496
方法一 /** 思路： 从起点到终点找到两条最优的路线，且不能重复，用DP思想的话可以通过四维数组来实现 设dp[x1][y1][x2][y2]表示从起点（1，1）开始到点（x1，y1）（x2，y2）的最优路线，则它上一步有四种状态： 1.第一个点从上走来，第二个点也从上走来，则此时好感度为dp[x1-1][y1][x2-1][y2]+mp[x1][y1]+mp[x2][y2] 2.第一个点从左走...
算法设计与分析: 3-18 收集样本问题
d3y1`5 81_09
07-14 2882
3-18 收集样本问题 问题描述 机器人 Rob 在一个有 n*n 个方格的方形区域 F 中收集样本。(i,j)方格中样本的价值 为 v(i,j)，如下图所示。 Rob 从方形区域 F 的左上角 A 点出发，向下或向右行走，直到右下角的 B 点，在走过的 路上，收集方格中的样本。Rob 从 A 点到 B 点共走 2 次，试找出 Rob 的 2 条行走路径，使其取得的样本总价值最...
实现3-15样本收集问题.cpp
06-01
实现3-15样本收集问题.cpp
小样本学习 (FewShot Learning) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
08-03 683
小样本学习 (Few-Shot Learning) 原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问
零样本学习 (ZeroShot Learning)
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
10-19 719
零样本学习 (Zero-Shot Learning) 关键词：零样本学习，迁移学习，知识表示，样本少，开放世界，主动学习 1. 背景介绍 1.1 问
各种动态规划问题(DP)的整理和归纳，超详细的！千万不要只看一眼哦
12-12
各种动态规划问题(DP)的整理和归纳，超详细的！千万不要只看一眼哦，不下，是你的损失！至少下载下来看看是否是超详细和完整！里面有树形DP，状态压缩DP，插头DP，经典的背包问题等，超完整的！
小样本学习前沿：AI应用架构师如何解决数据匮乏的问题？
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AI云原生与云计算技术学院
09-30 736
在AI落地的“最后一公里”，数据匮乏是架构师面临的核心瓶颈——医疗影像的标注成本高达数百元/张、工业设备的故障样本仅占0.1%、新兴领域（如元宇宙交互）无历史数据可寻。小样本学习（Few-shot Learning, FSL）作为“用10个样本解决问题”的技术体系，已成为破解这一困境的关键。本文从第一性原理如何用元学习让模型“学会学习”？如何用预训练+Prompt激活大模型的小样本能力？如何在边缘设备上部署小样本模型？如何应对小样本场景的安全与伦理风险？
C语言--问题收集
weixin_33919950的博客
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C++问题收集
littlegirlya的专栏
01-10 769
http://bbs.youkuaiyun.com/topics/360210763 在函数定义中使用static,表示该函数只在当前的.c/.cpp文件中可见 static的意义不同了,会发生歧义. 在类内部初始化那是整型静态常量的一个特例，大多数其实不是这样的，比如static const char name[10],就不能在内部初始化。
样本收集问题JAVA实现
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08-25 2047
王晓东计算机算法设计与分析（第四版）第三章课后习题3-15 P84页 样本采集问题
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Long的专栏
05-10 465
eclipse  快捷键无法格式化，可能原因 快捷键冲突 ，如输入法
问题收集帖
蓝天小僧的博客
01-04 835
大家有什么游戏开发的问题，可以在下方留言，我很高兴能和大家一起讨论技术~ 我会在我的公众号上推送新的博文，也可以帮大家解答问题 微信公众号 Andy and Unity 搜索名称或扫描二维码 希望我们能共同成长，共同进步 ...
样本收集问题
MasterLuo (Stay Hungry, Stay Foolish)
11-20 3531
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动态规划——收集样本机器人问题
ssd_dai的博客
07-06 2412
#include using namespace std; int****h, **p; void val(int x1,int y1,int x2,int y2,int v,int n) { if(x1==n||x2==n||y1==n||y2==n) return ; if(x1==x2&&y1==y2) h[x1][y1][x2][y2]=m
Yolov8添加负样本
04-18
<think>嗯，用户问的是如何在YOLOv8中添加负样本来改进模型训练。首先，我需要回忆一下YOLOv8的相关文档和之前用户提到的引用内容。记得用户提供的引用[1]中提到，YOLO v8在马赛克增强中加入负样本，解决误检问题，并且示例代码里提到了neg_dir和neg_num这两个参数。所以，这应该是一个官方的支持功能，用户只需要在训练时设置相关参数即可。 接下来，我需要整理具体的步骤。首先，用户需要准备负样本数据集，也就是没有目标物体的背景图片，存放在指定的文件夹里。然后，在训练配置文件里添加这些参数，或者在代码中直接调用。根据引用[1]的例子，使用model.train时传入neg_dir和neg_num参数。不过，可能用户需要确认自己的YOLOv8版本是否支持这些参数，或者是否有其他的配置方式。 另外，用户可能关心负样本的数量设置。比如neg_num=-1可能表示使用所有负样本，或者动态调整数量。需要解释清楚每个参数的作用。同时，负样本的加入方式，比如在马赛克增强中随机插入，这样可以增加模型的鲁棒性，减少误检。 还要注意用户可能遇到的问题，比如负样本的质量和多样性，避免引入噪声。可能需要提醒用户负样本应该与实际应用场景中的背景相似，这样才能有效提升模型性能。此外，训练后的评估也很重要，引用[2]提到的混淆矩阵可以帮助分析负样本的影响，检查误检率是否下降。 用户可能还想知道如何验证负样本的效果，比如通过查看验证集的指标，或者测试实际图片。这部分需要给出具体的建议，比如使用验证集的结果和可视化工具。另外，常见问题如负样本数量不足或质量差，需要用户注意收集足够的负样本，并进行数据增强。 最后，生成相关问题的时候，要考虑用户可能的后续疑问，比如负样本的最佳数量、处理误检的其他方法，或者如何评估负样本的效果。这些问题可以帮助用户进一步优化模型。</think>### 如何在 YOLOv8 中添加负样本进行模型训练 #### 1. **负样本的作用与原理** 负样本指不含目标物体的背景图片或干扰物图片，用于降低模型对非目标区域的误检率。YOLOv8 通过马赛克增强（Mosaic Augmentation）动态插入负样本，迫使模型区分真实目标与噪声[^1]。 --- #### 2. **具体实现步骤** **步骤 1：准备负样本数据集** - 创建 `neg_dir` 文件夹（如 `person_neg`），存放无目标物体的图片（如纯背景、相似干扰物）。 - 建议负样本数量与正样本比例约为 1:3 至 1:5，避免模型过度关注负样本。 **步骤 2：修改训练配置文件** 在 `train.py` 中通过以下参数调用： ```python model = YOLO("weights/yolov8s.pt") results = model.train( data="dataset/test_dataset.yaml", neg_dir="neg_dir/person_neg", # 指定负样本路径 neg_num=-1, # -1 表示动态插入所有负样本 imgsz=640, epochs=100 ) ``` 或通过命令行参数： ```bash yolo detect train data=dataset.yaml model=yolov8s.pt neg_dir=neg_dir/person_neg neg_num=-1 ``` **步骤 3：训练机制解析** - **动态插入**：在马赛克增强时，随机选择负样本图片替换部分正样本区域。 - **梯度抑制**：负样本区域不参与定位损失计算，仅优化分类置信度。 --- #### 3. **验证与调优** - **混淆矩阵分析**：训练完成后，检查 `confusion_matrix_normalized.png`，观察负样本是否有效降低假阳性率[^2]。 - **可视化验证**：使用 `model.val()` 生成验证集结果，重点关注原误检场景的改善情况。 - **超参数调整**：若效果不足，可尝试： - 增加 `neg_num` 值（如 10-20% 正样本数量） - 使用 `augment=True` 对负样本做随机亮度/对比度变换 --- #### 4. **注意事项** - **质量控制**：负样本需覆盖实际场景中的典型背景（如监控场景中的树叶晃动、光影变化）。 - **数据平衡**：避免负样本过多导致模型对正样本敏感度下降。 - **版本兼容性**：确认使用的 YOLOv8 版本支持负样本功能（推荐 ≥8.0.50）。 ---
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