Lecture2: Image Classification pipeline

最新推荐文章于 2021-08-15 13:45:33 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36356761/article/details/80071381
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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