上一节中,我们采用了一个自定义的网络结构,从头开始训练猫狗大战分类器,最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率.但是,想要将深度学习应用于小型图像数据集,通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练(training from scratch),因为训练代价高,且很难避免过拟合问题.相对的,通常会采用一种更高效的方法--使用预训练网络. 预训练网络的使用通常有两种方式,一种是利用预训练网络简单提取图像的特征,之后可能会利用这些特征进行其他操作(比如和文本信息结合以用于image capti

在上一篇文章中,我介绍了<训练自己的haar-like特征分类器并识别物体>的前两个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 今天我们将着重学习第3步:基于haar特征的adaboost级联分类器的训练.若将本步骤看做一个系统,则输入为正样本的描述文件(.vec)以及负样本的说明文件(.dat):输出为分类器配置参数文件(.xml). 老规矩,先介绍一下这篇文章需要的工具,分别是(1)训练用的open

本系列文章旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别.该过程大致可以分为一下几个大步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 本文主要对步骤1.步骤2进行说明. 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 1)正样本的采集: 所谓正样本,是指只包含待识别的物体的图片,一般是一些局部的图片,且最好能转化为灰度图.比如,若你想识别人脸,则正样本应尽可能只包

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习:模型训练.特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译   来源:ThingsExpo.Medium 作者:Natalia Ponomareva.Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹.李静怡.胡祥杰 新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基金.高瓴智

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_126 OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo 首先安装一些依赖的库 pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install numpy pip install pillow 需要注意一点,最好将pip设置国内的阿里云的源,否则安装会很慢 win10

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树

完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析和数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程,分析字符串类型的变量获取新变量,对数值变量进行规范化,获取派生属性并进行维规约.现在我们已经有了一个特征集,可以进行训练模型了. 由于这是一个分类问题,可以使用L1 SVM 随机森林等分类算法,随机森林是一个非常简单而

  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解

前言: SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法 mnist 是一个手写字体图像数据库,训练样本有60000个,测试样本有10000个 LibSVM 一个常用的SVM框架 OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口,就试试了. 详细的OpenCV文档:http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html mnist数据下载:http://yann.l

这里是原文 说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔 目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 无量纲化与正则化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Emb

svm特征格式:<label><index1>:<value1><index1>:<value1>.... 其中<label> 是训练数据集的目标值,对于分类,它是标识某类的整数(支持多个类):对于回归,是任意实数.<index> 是以1开始的整数,可以是不连续的:<value>为实数,也就是我们常说的自变量. 这里面一个词<index1>:<value1>代表一维,如果要处理的某件事中

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树

介绍 使用级联分类器工作包括两个阶段:训练和检测. 检测部分在OpenCVobjdetect 模块的文档中有介绍,在那个文档中给出了一些级联分类器的基本介绍.当前的指南描述了如何训练分类器:准备训练数据和运行训练程序.参考:http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html   利用OpenCV自带的haar training程序训练一个分类器,需要经过以下几个步骤: )收集训练样本:         训练样本包括正样本和

OpenCV训练分类器制作xml文档 (2011-08-25 15:50:06) 转载▼ 标签: 杂谈 分类: 学习 我的问题:有了opencv自带的那些xml人脸检测文档,我们就可以用cvLoad()这个函数加载他们,让他们对我们的人脸进行检测,但是,现在生活中的计算机视觉并不远远是检测人脸,还有很多物品需要识别,所以,能不能自己做个xml的检测文档,用它来检测自己需要的东西呢?例如,检测一个可乐瓶! 问题解决: 首先了解下,目标检测分为三个步骤: 1. 样本的创建 2. 训练分类器 3. 利

D:/face   构造face训练器为例 一:样本创建 训练样本分为正例样本和反例样本,其中正例样本是指待检目标样本,反例样本指其它任意图片. 负样本可以来自于任意的图片,但这些图片不能包含目标特征.负样本由背景描述文件来描述.背景描述文件是一个. 创建 正 负 样本目录 mkdir D:\face\posdata mkdir D:\face\negdata 把正负样本图片,分别放入2个文件夹下. 生成负样本描述文件 cd  D:\face\negdata dir /b > negdata.d

原地址:http://www.cnblogs.com/zengqs/archive/2009/02/12/1389208.html OpenCV训练分类器 OpenCV训练分类器 一.简介 目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出,并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善.该方法的基本步骤为: 首先,利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器. 分类器中的"级联"是指最

选择合适的特征(features)对机器学习的效率非常重要.特征的提取是一个不断摸索的过程(trial-and-error),一般靠直觉来发现哪些特征对研究的问题是相关的. 一种做法是把你能想到的所有特征都加进去,然后再检查哪个特征是重要的(参考资料上说这叫"kitchen sink" approach,然而并不明白这是什么意思,请大神指点!),但是包含的特征太多往往会出现过度拟合的现象(即算法会过度依赖于训练集的特征而对新的数据拟合不佳,当训练集较小时,这个问题会更明显.) 正确方法

前言 这是<一天搞懂深度学习>的第二部分 一.选择合适的损失函数 典型的损失函数有平方误差损失函数和交叉熵损失函数. 交叉熵损失函数: 选择不同的损失函数会有不同的训练效果 二.mini-batch和epoch (1)什么是mini-batch和epoch 所谓的mini-batch指的是我们将原来的数据分成不重叠的若干个小的数据块.然后在每一个epoch里面分别的运行每个mini-batch.ecpoch的次数和mini-batch的大小可以由我们自己设置. (2)进行mini-batch和

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets 测试集是用于评估根据训练集开发的模型的数据集. 1- 拆分数据 可将单个数据集拆分为一个训练集和一个测试集. 训练集 - 用于训练模型的子集. 测试集 - 用于测试训练后模型的子集. 训练集的规模越大,模型的学习效果越好.测试集规模越大,对于评估指标的信心越充足,置信区间就越窄.在创建一个能够很好地泛化到新数据模型的过程中

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 项目合作QQ:231469242 变量筛选:(逻辑回归) 好处: 变量少,模型运行速度快,更容易解读和理解 坏处: 会牺牲掉少量精确性 变量不筛选:(r

opencv默认提供了haar特征和lbp特征训练的人脸分类器,但是效果不太好,所以我们可以用opencv提供的跑opencv_traincascade函数来训练一个LBP特征的分类器.(由于opencv3中hog与hog文章定义的不同,因此在opencv3 的opencv_traincascade函数中被删掉了详情) LBP特征 按照官方文档的训练流程: 1. 准备训练数据 首先把正例和负例样本按下面的结构存放: train -pos -- info.dat -- img ---- 1.jpg