Lecture2: Image Classification pipeline

最新推荐文章于 2021-08-15 13:45:33 发布
原创 最新推荐文章于 2021-08-15 13:45:33 发布 · 264 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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
【CS231n笔记】02 Image Classification pipeline
Bin Learning
07-31 1137
【CS231n笔记】02 Image Classification pipeline
【cs231n】Lecture 2 : Image Classification pipeline 图像分类管道
lele_ne的博客
08-13 267
机器学习
CS231n-lecture2-Image Classification pipeline 课堂笔记
Geoff Blog
05-05 206
CS231n-lecture2-Image Classification pipeline 课堂笔记 ---恢复内容开始--- 相关资源    Event Type  Date  Description  Course Materials Lecture 2 Thursday April 6 Image Cla...
CS231n：Lecture 2--Image Classification pipeline
忧郁一休
11-14 520
讲授时间：2016-1-6 主讲教师：Andrej Karpathy英文版视频地址（在YouTube上，需要翻墙观看）：Lecture2 带中文字幕的视频地址（在网易云课堂上，正在翻译中）：课时4 课时5PPT下载地址：点击这里本节课程对应笔记：英文笔记2篇 image classification notes linear classification notes对应中文笔记5篇： 图
【CS231n 学习笔记】Lecture2：Image Classification Pipeline (上)
weixin_44564705的博客
08-15 307
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
CS231n Lecture 2: Image Classification pipeline
weixin_42291486的博客
05-31 758
Image Classification pipelineAssignmentImage Classification pipelineCode AchievementWorking locallyDownload DatasetStart IPythonCode Achievementimport modulesLoad dataKNNresultoptimizationiterationCro...
CS231n课程知识点汇总（lecture1-5）.docx
11-18
#### Lecture2: Image Classification pipeline (Image classification and the data-driven approach; k-nearest neighbor; Linear classification I) **Image Classification Challenges** - **视角变化：** ...
斯坦福最新2017年cs231n课程ppt-02
10-28
Lecture 2: Image Classification pipeline K-Nearest Neighbors: In Image classification we start with a training set of images and labels, and must predict labels on the test set The K-Nearest ...
CS231n-深度学习与计算机视觉-笔记-Lecture2 图像分类
科研糖
12-26 713
CS231n 深度学习与计算机视觉 笔记 Lecture2 图像分类
[2]image Classification pipeline-图像分类
叶说喜欢你的博客
05-28 640
image Classification pipeline-图像分类 没有一个具体函数，不能像下图一样 这关键的不是输入一张图来分辨它是不是猫，而是输入一张图分辨它是什么。去预测它是什么。 Neasrest Neighbor L1曼哈顿距离 缺点：我们在进行训练的时候是快的O(1)，只需要算一轮，但是在预测的时候是很慢的O(n) 卷积神经是恰恰相反的，是我们所想要的 K-Nearest Neighbors 加入了决策权重，每个样本有不用的投票vote权重 L2欧几里得距离：平方根， L1更改
CS 20SI|Lecture 9 Input Pipeline
浅梦的学习笔记
03-17 427
挖坑占位。
在TensorFlow中使用pipeline加载数据
leadai的博客
01-31 1912
正文共2028个字，6张图，预计阅读时间6分钟。前面对TensorFlow的多线程做了测试，接下来就利用多线程和Queue pipeline地加载数据。数据流如下图所示：首先，A、B、C三个文件通过RandomShuffle进程被随机加载到FilenameQueue里，然后Reader1和Reader2进程同FilenameQueue里取文件名读取文件，读取的内容再被放到ExampleQueue里
图形编程的基础知识——渲染流程（pipeline）
热门推荐
转转工的博客
08-08 1万+
以下是本人这段时间学习计算机图形学的读书笔记，本篇讲的是概念。 1. 渲染流程（pipeline） 国内的一些资料常将pipeline直接翻译为“管线”，一开始我看得云里雾里的，看了很多资料后发觉pipeline说的不就是图像渲染的步骤么？所以我更愿意按自己的理解把pipeline称为渲染流程。渲染流程，顾名思义说的就是计算机生成图像的步骤，按照概念上的理解我们把渲染流程分为三个阶段：
Lecture 5: Convolutional Neural Networks
qq_36356761的博客
04-24 227
CS231n Lecture 5: Convolutional Neural Networks History Rosenblatt Perceptron →→\to Rumelhart Back-propagation →→\to Hinton RBM →→\to DBN →→\to AlexNet Hubel & Wiesel →→\to FUKUSHIMA Neuroco...
Spark 实战，第 5 部分: 使用 ML Pipeline 构建机器学习工作流
清晨随笔
12-25 1254
本文将通过一个分类预测的机器学习问题向读者展示如何使用 Spark 新的 ML Pipeline 库构建机器学习的工作流。通过本文的阅读，读者将会了解到 ML Pipeline 与 MLlib 相比在设计上的独到和使用上的不同之处，并且会深入理解 ML Pipeline 的基本概念和工作方式，为进一步学习和深入研究打下良好的基础。
解决 Jenkins 的 Dependency Graph View Plugin 无法显示图像
移动开发记录
07-21 735
安装Dependency Graph View Plugin之后发现我的任务依赖关系没有以图像的方式显示出来， 原来要在 server 上安装graphviz 这个应用
sklearn pipeline简介
lijingpeng的专栏
08-24 8522
Pipeline可以将许多算法模型串联起来，比如将特征提取、归一化、分类组织在一起形成一个典型的机器学习问题工作流。主要带来两点好处： 1. 直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测。 2. 可以结合grid search对参数进行选择下面是一个官方文档的示例：>>> from sklearn.pipeline import Pipeline >>>
斯坦福计算机视觉课程学习总结 -- 2.Image Classification pipeline
一味药9的专栏
09-05 823
课程2和3简介 CS231n 视频课程2和3从图像分类要解决的原始问题及面对的困难为起点，引出第一个也是最直观的最近邻分类器（KNN)，讲解KNN模型时，引入了模型的超参(hypeparameter)概念，进一步讨论如何选取超参时水到渠成的引出了数据集的切分和K折交叉验证法；接着在说明了KNN用于image classification中的缺陷后开始学习较为强大线性分类器(linear clas...
一个简单的操作系统内核.zip
最新发布
09-05
一个简单的操作系统内核.zip
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值