计算机视觉中关于逻辑回归分类的详解

逻辑回归案例：车辆指数预测
最新推荐文章于 2024-12-11 16:27:16 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39884061/article/details/89709755
本文探讨了逻辑回归在预测车辆指数中的应用，通过车辆长度和宽度作为输入特征，建立了一个简单的线性模型。该模型的目标是理解这两个特征如何共同影响车辆指数，为车辆设计和评估提供量化依据。

逻辑回归问题：

假设ｖｉｈｅｃｈｅｉｎｄｅｘ受两个因素影响：

车辆长度和车辆宽度

他们的关系为

ｈ　θ（ｘ）＝θ１ｘ１＋θ２ｘ２－１８

where

x1=车辆长度

x2=车辆宽度

 

11、计算机视觉中的元学习与图像分类技术解析
t1u2v的博客
08-02 20
本文深入探讨了元学习在计算机视觉领域中的应用，特别是在图像分类、目标检测、人脸识别和细粒度图像识别等任务中的重要作用。文章分析了深度学习在计算机视觉中的局限性，并介绍了元学习如何解决这些问题。通过生成合成样本、改进原型网络等方法，元学习显著提高了少样本分类的性能，并在多个视觉任务中展现了强大的潜力。未来，随着元学习技术的进一步发展，有望在更多领域实现突破，推动人工智能的进步。
计算机视觉与自然语言处理的融合：VQA 技术详解​
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
07-11 23万+
计算机视觉与自然语言处理的融合：VQA 技术详解​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在人工智能蓬勃发展的当下，计算机视觉（Computer Vision, CV）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）作为其两大重要领域，各自取得了令人瞩目的成果。计算机视觉致力于让计算机理解和解释图像、视频等视觉信息，实现目标检测、图像分类、语义分割等任务；自然语言处理则聚焦于使计算机能够理解、生成和处理人类语言，涵盖机器翻译、文本摘要、情感分析等应用。
【计算机视觉】回归模型
无极阁
02-10 1433
前言 本文仍然是基于Computer Vision: Models, Learning, and Inference这本书的阅读笔记与心得。虽然看的云里雾里的，但不写下来恐怕很快一点都不记得了。看的过程还是很吃力，感觉自己在学机器学习与概率论，在公式中挣扎。 本章讲的是机器学习两大问题之一的回归模型，讨论的主要是判别方法，在这些方法中全局状态的分布P(w|x)被直接建模。比如姿态估计问题，通过轮廓...
人工智能导论(8)——计算机视觉(Computer Vision)
hustlei的专栏
12-12 3万+
计算机视觉是智能感知的最重要技术。是研究如何让计算机能够像人类那样“看”的技术。包括图像分类、目标定位、目标检测、目标跟踪、图像分割、图像生成、人脸识别等
计算机视觉——yolov5回归与跨网格预测、训练技巧（下篇）
想太多的学习日志
04-19 2624
3. YOLOv5目标框回归与跨网格预测策略 3.1 回顾：目标框PASCAL VOC标注格式 3.2 标记文件 一个例子 3.3 目标框回归 3.4 YOLOv5跨网格匹配策略 4. YOLOv5 训练技巧 4.1 训练预热warmup 4.2 自动计算锚框 4.3 超参数进化 4.4 自动混合精度训练 4.5 断点续训 !!!!!!!!! 4.6 多GPU训练 4.7 并行数据加载
常见的损失函数学习随笔
最白の白菜的博客
02-17 1101
常见的损失函数学习随笔 学习目标 知道分类任务的损失函数 知道回归任务的损失函数 在深度学习中, 损失函数是用来衡量模型参数的质量的函数, 衡量的方式是比较网络输出和真实输出的差异，损失函数在不同的文献中名称是不一样的，主要有以下几种命名方式： 分类任务 在深度学习的分类任务中使用最多的是交叉熵损失函数，所以在这里我们着重介绍这种损失函数。 多分类任务 在多分类任务通常使用softmax将logits转换为概率的形式，所以多分类的交叉熵损失也叫做softmax损失，它的计算方法是： 其中，y是样本
计算机视觉教程核心版(六)数据预处理、初始化和分类与回归
tianzhiya121的博客
05-11 769
数据预处理、权重初始化和损失函数warming up数据预处理权重初始化 warming up 在之间的章节中。我们介绍了神经元的模型，其计算点乘后跟着一个非线性化，而神经元排列成层。合并起来，不同的层数、每层不同神经元的个数以及不同的激活函数定义了新型的得分函数（从线性映射扩展得来）。在本节中，我们将讨论其他针对数据预处理、权重初始化和损失函数的设计选择。 在实际中并不常用标准化方差，PCA...
【计算机视觉】Mask R-CNN中Head网络构建详解：分类、回归与Mask分支实践
06-06
在分类与回归分支中，输入数据经过两层全连接层后，再分别通过两个全连接层实现分类和包围框回归参数预测，分类分支使用交叉熵损失函数训练，回归分支使用SmoothL1损失函数训练。Mask分支则通过4层卷积、BatchNorm和...
计算机视觉中的图像识别技术详解
jie_kou的博客
12-11 3638
图像识别是指利用计算机对输入的图像进行处理、分析和理解的过程。高维度数据：每张图像通常由数千甚至数万个像素点组成。非线性关系：不同物体之间的形状、颜色等特征往往存在复杂的映射关系。环境依赖性强：光照条件、背景干扰等因素都会影响最终结果。
CV算法岗知识点及面试问答汇总，主要分为计算机视觉、机器学习、图像处理、编程语言和数据结构
05-07
计算机视觉是利用计算机和算法来解析和理解图片和视频中的内容。 基本概念：图像基础（像素、色彩空间、图像类型等）、图像处理（滤波、边缘检测、形态学操作等）、特征提取和描述（角点检测、SIFT等）。 面试问答：...
KNN学习算法-回归算法在计算机视觉及图像处理中的应用matlab
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很有用 可运行 KNN学习算法实现，演示回归算法算法在计算机视觉中的应用 ，实现如何利用偏最小二乘回归模型实现数据拟合
计算机视觉回归
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计算机视觉回归 使用时间序列进行图像编码和卷积神经网络进行预测预测中存在一个古老的问题，即我的数据有多有用和如何相关，我是否可以使用它来对未来的情况进行准确的预测。 在上个世纪和当前世纪的大部分时间里，这一直很稳定。 但是，由于引入了新技术以及深度学习，这已从根本上链接在一起。 当我偶然发现研究论文“深度学习和时间序列到图像编码以进行财务预测”时，我正在浏览。卡利亚里在意大利。 在所述论文中，他们提出了一种新颖的财务预测方法。 他们建议将时间序列转换为图像，并使用卷积神经网络来查找模式，否则即使是最有经验的分析师也可能会忽略这些模式。 强烈建议您阅读该论文，但是它不包含任何代码，也不包含其研究中使用的数据源。 因此，好奇心深深吸引了我，我决定从头开始复制他们的作品。
计算机视觉中关于逻辑回归分类的详解2
weixin_39884061的博客
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J(θ)=-log(Sθ(x))<--y=1 J(θ)=-log(1-S θ(x))<-y=0 损失函数求导方式
通俗易懂--逻辑回归算法讲解(算法+案例)
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寻觅互联网，少有机器学习通俗易懂之算法讲解、案例等，项目立于这一问题之上，整理一份基本算法讲解+案例于文档，供大家学习之。通俗易懂之文章亦不可以面概全，但凡有不正确或争议之处，望告知，自当不吝赐教！ GitHub地址(代码加数据) 目录 1.逻辑回归(Logistic Regression) 1.1逻辑回归与线性回归的关系 逻辑回归是用来做分类算法的，大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y...
计算机视觉四大基本任务(分类、定位、检测、分割)
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计算机视觉四大基本任务(分类、定位、检测、分割)深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一，许多卓有建树的论文已经发表，而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用。然而，论文通常非常简明扼要并假设读者已对深度学习有相当的理解，这使得初学者经常卡在一些概念的理解上，读论文似懂非懂，十分吃力。另一方面，即使有了简单易用的深度学习框架，如果对深度学习常见概念和基本思路不了解，面对现实任务...
图像分类问题与成像回归问题的异同
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图像信号处理与回归在图像处理中，最传统的问题是成像，用术语说是“图像信号处理（Image Signal Processing, ISP）”，也就是解决从光传感器采集的电信号数据到输出数字图像的问题。设采集到的数据(raw数据，通常是Bayer图像)为z∈Rn×1z \in R^{n \times 1}，输出数字图像为x∈R3n×1x \in R^{3n \times 1}，表达ISP过程的函数为ff
逻辑回归（Logistic Regression）
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一、什么是逻辑回归 　　机器学习算法三要素：模型、参数、目标函数。  　　  　　1.模型  　　设X是连续随机变量，x服从logistic分布是指其具有下列分布函数和密度函数： F(x)=P(x≤x)=11+e−(x−u)/γ f(x)=F′(x)=e−(x−u)/γγ(1+e−(x−u)/γ)2 　　逻辑回归模型是如下的概率分布： P(y=1|x)=e(
深度学习与计算机视觉[CS231N] 学习笔记（2.3）：线性回归（Linear Classification）
ZeroZone零域的博客
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本次我们基于线性回归的图像分类算法，采用的数据集合是CIFAR10，具体信息如下图所示。 参数化方法：线性回归 如下图所示，我们将含有猫的图像数据设为x，这里的x是一个列向量，他总共有32×32×3个元素（是一个3072行1列的列向量），这里的3代表的是存储彩色图像所用到的自然光的三原色的值（注意自然光三原色指的是RGB，与颜料三原色不同）。而这里的W是某个参数（也可以理解为权重），向
逻辑回归在二分类问题中的应用与原理解析
在IT行业中，逻辑回归和卷积神经网络是两种重要的机器学习和深度学习算法，广泛应用于数据分类和图像处理任务。 逻辑回归 逻辑回归是一种监督学习方法，主要用于解决二分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件、肿瘤...
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