Lecture2: Image Classification pipeline

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介绍CS231n课程中的图像分类基础知识，包括图像到类别的映射挑战，如视角变化、光照影响等，并探讨了使用机器学习解决这些问题的方法。详细讨论了不同分类器的特点，如神经网络和k近邻算法的应用场景。

CS231n

Lecture2: Image Classification pipeline

图像分类

  • 计算机视觉的一项核心任务
  • 图像→→类别
  • 对于计算机而言，图像仅仅是一个数组/流形
  • 困难：视角变化、光照、变形、遮挡、背景混淆、类内差异
  • 没有显然的解决方案
  • 利用机器学习方法，从数据中学习
  • NN：训练时间复杂度O(1)O(1)，测试时间复杂度O(N)O(N)
  • kNN：cross validation选取合适的kk，然而该方法对于纯图像并不好用，或许在特征空间可以
  • 线性分类器：y=wTx+b，仅对线性可分数据有用
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图像分类的基本任务就是区分图片的种类，例如识别猫、狗、汽车等，在这之前需要将图片转换成一张巨大的数字表单，然后从所有种类中给这个表单选定一个标签。 分类问题的难点 semantic gap（语义鸿沟问题） 在计算机中，例如一张猫的图片，大致由一个300*100*3的三维数组表示，3表示RGB通道，因此表单中的数字都位于0~255之间，反映的是亮度以及每个单点三基色的权值。因此图像分类的难点在于想要处理这些表单中数以百万计的数字并对其进行分类是很困难的。 Viewpoint Variation（视角变
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