1.图片分类若采用最近邻法: import numpy as np class NearestNeighbor: def _init_(self): pass def train(self, X, y): self.Xtr = X self.ytr = y def predict(self, X): num_test = X.shape[0] Y_pred = np.zeros(num_test, dtype = self.ytr.dtype) for i in range(num_test):…

1. 相比于传统的人工提取特征(边.角等),深度学习是一种Data-Driven Approach.深度学习有统一的框架,喂不同的数据集,可以训练识别不同的物体.而人工提取特征的方式很脆弱,换一个物体就要重新设计特征. 2. 描述图像之间相似程度,可以直接把每个对应像素做减法,然后把差的绝对值累加起来.这个差值的和越小,图片越接近.这是曼哈顿距离L1. 对应像素点的差值的平方累加再开平方,这是欧几里得距离L2. L1和L2谁更好,这取决于具体问题.但一般来说,如果做差的向量有很具体的含义,比如对…

1. 相比于传统的人工提取特征(边.角等),深度学习是一种Data-Driven Approach.深度学习有统一的框架,喂不同的数据集,可以训练识别不同的物体.而人工提取特征的方式很脆弱,换一个物体就要重新设计特征. 2. 描述图像之间相似程度,可以直接把每个对应像素做减法,然后把差的绝对值累加起来.这个差值的和越小,图片越接近.这是曼哈顿距离L1. 对应像素点的差值的平方累加再开平方,这是欧几里得距离L2. L1和L2谁更好,这取决于具体问题.但一般来说,如果做差的向量有很具体的含义,比如对…

图像分类 参考:http://cs231n.github.io/classification/ 图像分类(Image Classification),是给输入图像赋予一个已知类别标签.图像分类是计算机视觉(Computer Vision)问题中一个基本问题,也是很要的一个问题.诸如物体检测.图像分割等可以利用图像分类来解决. 图像分类问题的主要难点在以下几个方面: 视角差异(viewpoint variation):拍摄角度 比例差异(Scale variation):缩放比例 形变(Defor…

http://cs231n.github.io/neural-networks-1 https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/ Applied Deep Learning - Part 1: Artificial Neural Ne…

https://en.wikipedia.org/wiki/Norm_(mathematics) http://cs231n.github.io/classification/…

现在AI大热,网上的资源也非常多,让人眼花缭乱.非科班的我,经过半年的摸索,也算马马虎虎入了坑.下面整理了我认为不错的学习资源,大部分我都看过,以分享给更多的人.我会不断保持更新,也欢迎大家补充. Python Think Python:https://github.com/bingjin/ThinkPython2-CN Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python https://github.com/face…

 重在图像的定位和检测的内容. 一张图片中只有一种给定类别标签的对象,定位则是图像中有对象框:再这些类中,每一个训练目标都有一个类和许多的图像内部对应类的位置选框. 猜想的仅是类标签,不如说它们是位置选框.正确的位置选框,代表你的结果很接近分割的准确率. 研究定位的简单有用基础的范式,就是回归. 这张图片经过一系列的处理过程,最终生成四个代表选框大小的实数,有很多不同的参数来描述选框,人们常用的是用XY坐标定位选框的左上角 .宽度和高度,还有一些ground truth(真实准确的选框),计算欧…

第一节课大部分都是废话.第二节课的前面也都是废话. First classifier: Nearest Neighbor Classifier 在一定时间,我记住了输入的所有的图片.在再次输入一个图片之后,我和之前的图片进行比较,然后输出分类. 近邻分类器用50000张32*32 10labels的训练集来训练.我们定义距离为曼哈顿距离d1(I1,I2)=sigma(abs(I1-I2)),我们相互之间算出每个像素的差值,然后加起来就是距离. 然后我们得到距离最小的一个图片,然后看这图片的lab…

[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…