背景引言
计算机视觉中，引入尺度不变的特征，主要的思想是每个检测到的特征点都伴随着对应的尺寸因子。当我们想匹配不同图像时，经常会遇到图像尺度不同的问题，不同图像中特征点的距离变得不同，物体变成不同的尺寸，如果我们通过修正特征点的大小，就会造成强度不匹配。为了解决这个问题，提出一个尺度不变
的SURF特征检测，在计算特征点的时候把尺度因素加入之中。SURF与SIFT算法相似
一、图像分类图像分类主要是基于图像的内容对图像进行标记，通常会有一组固定的标签，通过模型预测出最适合图像的标签。比赛：ImageNet挑战赛（约有1400万张图像，超过20000个图像标签）模型：AlexNet、GoogLeNet、VGGNet、ResNet二、图像说明计算机视觉+自然语言处理，例如，为图像生成一个最适合图像的标题图像说明是基本图像检测+说明。图像检测通过我们前面看到的相同的Fas
真实值是negative，模型认为是positive的数量(False Positive=FP)真实值是positive，模型认为是negative的数量(False Negati
原创
2022-10-22 01:10:59
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在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测，这个预测的三类问题的混淆矩阵如下表所示：利用混淆矩阵可以充分理解分类
图像分类利用计算机对图像进行分析，根据图像信息的不同特征，将不同类别的图像区分开来。算法
原创
2017-07-30 16:47:59
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目录1. Confusion Matrix2. 其他的性能指标3. example4. 代码实现混淆矩阵5. 测试，计算混淆矩阵6. show7. 代码1. Confusion Matrix混淆矩阵可以将真实标签和预测标签的结果以矩阵的形式表示出来，相比于之前计算的正确率acc更加的直观。如下，是花分类的混淆矩阵：之前计算的acc = 预测正确的个数 / 总个数 =
ROC和 区别p值和q值 ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越
Section 1：ROC曲线ROC曲线也称为接受者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic）或感受性曲线，ROC曲线上的每个点反映着对同一信号刺激的感受性，主要是用于X对Y的预测准确率情况。ROC 曲线图是反映敏感性与特异性之间关系的曲线。X轴：负正类率(false postive rate，FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Spe
灵敏度高 == 假阴性率低，即漏检率低，即有病人却没有发现出来的概率低。用于判断：有一部分人患有一种疾病，某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来。特异性高 == 假阳性率低，即错把健康判定为病人的概率低。用于：被某种试验判定为患病的人中，又有多少是真的患了这种病的。好的检测方法：有高的灵敏度（低的假阴性率）、同时又有高的特异性（低的假阳性率）。ROC 曲线：横轴：100 — 特异性。
机器学习中的度量指标：ROC曲线，AUC值，K-S曲线首先，回顾一下二分类问题的一些定义：预测 1 0
实 1 TP FN
际 0 FP TN上表中，四个项分别为：TP真阳性；FN假阴性；FP假阳性；TN真阴性注意，真假表示预测的对错，后面的阳性和阴性表示预测结果，因此结合预测结果和预测结果的对错，可以知道对应的实际结果是什么。比如FN假阴性
在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。
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2022-12-29 10:53:35
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一．前言本次任务是利用ResNet18网络实践更通用的图像分类任务。ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。今天主要介绍一下ResNet-18网络结构的案例，其他深层次网络，可以依次类推。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网络就是18层的吗？实则不然，其实这
关键词：机器学习分类指标，临床评估指标，正确率/准确率/召回率/F1，敏感性/特异性/约登指数，ROC/AUC在机器学习分类模型中，通常评估指标使用准确率、精准率、召回率和F1值。在临床实验中，通常使用敏感度、特异性、约登指数、PPV、NPV等指标，这些指标间存在着相关性，有些在计算上是等同的，有些是可以相互转化的，工作中有遇到一些同学对这些指标存在混淆，本文试图对它们进行理解和解释，以期达到以下
## 实现R语言中的准确性与特异度
在当今的数据科学和机器学习领域，准确性（Accuracy）和特异度（Specificity）是两个重要的评价指标，尤其是在二分类问题中。本文将会引导你一步一步实现这两个指标的计算，保证操作简单、代码清晰。我们将以一个具体的示例为基础，通过表格形式呈现整个流程，并且提供实现代码，状态图和类图。
### 流程概述
首先，我们需要清楚实现准确性和特异度所需的步骤
图像分类任务之爬取需要的训练图像数据集和去除不合格的图片一、获取数据集 相信不少学习机器学习和深度学习的小伙伴都会遇到这样的困难:训练的数据集上哪找啊，初学深度学习的我也饱受摧残，所以不多废话，先丢几个提供数据集的连接，以后说不定能用上ImageNet：https://image-net.org/download-imagesScikit-learn:http://scikit-learn.org
图像分类与目标检测的区别 示例 目标检测架构的基本网络将一个预训练的分类网络作为深度学习目标检测架构（例如 Faster R-CNN、SSD 或者 YOLO）。这个方法的好处是：你可以创建一个基于深度学习的复杂端到端目标检测器。而其不足之处是：它需要一些关于深度学习目标检测器如何工作的知识，我们将在后面的部分中讨论这个问题。深度学习目标检测器的模块&n
原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。这里的关键技术叫做“感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个“指纹”（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。下面是一个最简单的实现：第一步，缩小尺寸。将图片缩小到8×8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、
逻辑回归虽然名字中带有回归两字，但它实际是一个分类算法。一、逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号看到上面的例子，我们可以发现其中的特点，那就是都属于两个类别之间的判断。逻辑回归就是解决二分类问题的利器二、逻辑回归的原理输入逻辑回归的输入其实就是线性回归即：激活函数(sigmoid)逻辑回归的本质就是把输入到线性回归产生的结果再输入到激活函数中然后输出。即：输出的结果为
在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为四种基本类型。 1. 二值图像 2. 灰度图像 3. 索引图像 4. 真彩色RGB图像 1. 二值图像 一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OC
Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 摘要 本文主要介绍了一些常用的分类trick，并且使用这些trick联合起来能够提升卷积网络的验证准确率，这些trick的使用不仅仅限制在分类任务中，它在分割和检测任务中同样有效。 简介 随着深度网络
