[学习自CS231n课程] 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8824876.html 之前介绍了图像分类问题.图像分类的任务,就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像.我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类器,该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较,来给测试图像打上分类标签.k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足: 分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来,以…

[学习自CS231n课程] 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8763616.html k-Nearest Neighbor(KNN)分类器 与其只找最相近的那1个图片的标签,我们找最相似的k个图片的标签,然后让他们针对测试图片进行投票,最后把票数最高的标签作为对测试图片的预测.所以当k=1的时候,k-Nearest Neighbor分类器就是Nearest Neighbor分类器.从直观感受上就可以看到,更高的k值可以让分类的效果更平滑,使…

[学习自CS231n课程] 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8735908.html 图像分类: 一张图像的表示:长度.宽度.通道(3个颜色通道,分别是红R.绿G.蓝B). 对于计算机来说,图像是一个由数字组成的巨大的三维数组,数组元素是取值范围从0到255的整数,其中0表示全黑,255表示全白. 图像分类的任务:对于一个给定的图像,预测它属于的那个分类标签. 如何写图像分类算法呢? 数据驱动方法: 收集足够代表性的样本(数据),运用数学找…

前言 首先声明,以下内容绝大部分转自知乎智能单元,他们将官方学习笔记进行了很专业的翻译,在此我会直接copy他们翻译的笔记,有些地方会用红字写自己的笔记,本文只是作为自己的学习笔记.本文内容官网链接:image classification notes 这是一篇介绍性教程,面向非计算机视觉领域的同学.教程将向同学们介绍图像分类问题和数据驱动方法. 内容列表: 图像分类.数据驱动方法和流程 Nearest Neighbor分类器 k-Nearest Neighbor 验证集.交叉验证集和超参数调参…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成.ShiqingFan对译文进行了仔细校对,提出了大量修改建议,态度严谨,帮助甚多.巩子嘉对几处术语使用和翻译优化也提出了很好的建议.张欣等亦有帮助. 原文如下 这是一篇介绍性教程,面向非计算机视觉领域的同学.教程将向同学们介绍图像分类问题和数据驱动方法.下面是内容列表: 图像分类.数据驱动方法和流程 Neare…

原文地址:智能单元 K-Nearest Neighbor分类器 大家可能注意到了,为什么只用最相似的一张图片的标签来作为测试图像的标签呢?这不是很奇怪吗!是的,使用K-Nearest Neighbor分类器就能做得更好.它的思想很简单:与其只找最相近的那1个图片的标签,我们找最相似的k个图片标签,然后让他们针对测试图片进行投票,最后把票数最高的标签作为对测试图片的预测.所以当k=1时候,k-Nearest Neighbor分类器就是Nearest Neighbor分类器.从直观感受上就可以看到,…

原文地址:智能单元 图像分类:所谓图像分类问题,就是已有固定的分类标签集合,然后对于输入的图像按照标签类别,将其打上标签. 下面先介绍一下一个简单的图像如何利用计算机进行分类: 例子:以下图为例,图像分类模型读取该图片,并生成该图片属于集合 {cat, dog, hat, mug}中各个标签的概率.需要注意的是,对于计算机来说,图像是一个由数字组成的巨大的3维数组.在这个例子中,猫的图像大小是宽248像素,高400像素,有3个 v颜色通道,分别是红.绿和蓝(简称RGB).如此,该图像就包含了24…

图像分类可说是计算机视觉中的基础任务同时也是核心任务,做好分类可为检测,分割等高阶任务打好基础. 本节课主要讲了两个内容,K近邻和线性分类器,都是以猫的分类为例. 一. K近邻 以猫的分类为例,一张含有猫的图片,也不过就是一堆像素点             问题就在于给你一堆点,如何判断出是一只猫,在很久很久以前,这还真是个超级难题,何况不同的猫,像素点完全不一致 具体来说可有以下几种 光照,目标的形变,遮挡,背景杂乱,类内差异等等.   如何利用K近邻算法解决这一问题呢,K近邻,就是将你要判别…

图像分类   目标:已有固定的分类标签集合,然后对于输入的图像,从分类标签集合中找出一个分类标签,最后把分类标签分配给该输入图像.   图像分类流程 输入:输入是包含N个图像的集合,每个图像的标签是K种分类标签中的一种.这个集合称为训练集. 学习:这一步的任务是使用训练集来学习每个类到底长什么样.一般该步骤叫做训练分类器或者学习一个模型. 评价:让分类器来预测它未曾见过的图像的分类标签,把分类器预测的标签和图像真正的分类标签对比,并以此来评价分类器的质量.   Nearest Neighbor分…

Lecture 2 课程内容记录:(上)https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041?refer=intelligentunit (下)https://zhuanlan.zhihu.com/p/20900216 numpy文档翻译:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20878530?refer=intelligentunit 1．最近邻分类器(NN): a[0]为第一行像素.图片像素转换形成的numpy矩阵(800,500,3)中,第一个参数…