一、装袋 对样本空间 D 进行 放回抽样，得到样本空间的一个子集 Di，由Di得到一个 分类器Mi。 不断的重复上述过程，就可以得到一系列分类器 M1,M2,M3....Mi ，在分类时用这些分类器进行投票来决定分类。 二、提升和AdaBoost 对长度为d的训练样本空间 D 的每一个元组分配一个初始的权限 1/d， 然后开始一个迭代的过程： 根据元组的权限来作为抽取概率进行放回抽样，抽样出的
对于使用机器学习解决的大多数常见问题，通常有多种可用的模型。每个模型都有自己的独特之处，并随因素变化而表现不同。每个模型在“验证/测试”数据集上来评估性能，性能衡量使用各种统计量如准确度（accuracy），精度（precision），召回率（recall）等。选择的统计量通常针对特定应用场景和用例。 对于每个应用场景，选择一个能够客观比较模型的度量指标非常重要。这篇文章将介绍目标检测（Objec
两步走的目标检测：先进行区域推荐，而后进行目标分类
代表：R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN
端到端的目标检测：采用一个网络一步到位
代表：YOLO、SSD先来回归下分类的原理，这是一个常见的CNN组成图，输入一张图片，经过其中卷积、激活、池化相关层，最后加入全连接层达到分类概率的效果.分类的损失与优化
在训练的时候需要计算每个样本的损失，那么CN
一、原理图上面为红外接受原理图，下面为红外发射原理图 引脚：发射IR_T：P3.5； 接收IR_R：P3.6 原理：当红外接收传感器接收到38KHz的红外脉冲时，返回一个低电平二、设计目标和思路目标：需要两个电路板，一个电路板用于发送，另一个用于接收。按下KEY1每100毫秒发送红外信号一次。接收方在接收到红外信号后，L0会发光。思路：红外接收头被设计为只能接受一定频率范围内的红外线脉冲，接在P3
对于了解目标检测的评价指标是很重要的，否则自己不懂这个代表什么意思，如何调参。网上有太多资料，可是杂乱，甚至有一乱说，记录下自己所学，总结下，也分享出来，也便于自己自己复习。分为三块，1、解释相关概念 2、 PR曲线与mAP 3、F1分数 4、FPPI 5、log-average miss rate 6、注意要点与评估模型一、解释一些相关概念1、Io
一、简介目标检测是一个分类和回归都有的一个任务。通过混淆矩阵(TP, TN, FP, FN)，可以计算出 Precision ( P ), Recall ( R ), Accuracy, F1-Score;IOU 预测的 bbox 和 GT box的交并比.P-R曲线： P和R越高越好，但一般是矛盾的，PR曲线下方的面积AUC(Area Under Curve) 越大说明越好。目标检测中的P-R通
1.5评估指标评估指标是评价目标检测算法方法好坏的重要依据，目标检测有：IoU（交并比）、Precision（精确度）、Recall（召回率）、AP（平均正确率）、mAP（平均类别AP）等多种评价指标。1.IoUIoU：用来评价目标检测算法的对象定位精度，IoU是目标检测的预测框和标签框之间的重叠面积与它们面积并集的比值，数值越大，说明目标检测算法定位越准确。在实际过程中一般会设定一个IoU阈值（
评价指标：准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU）1.交并比IoU目前目标检测领域主要使用IoU来衡量两个检测框的相似度，顾名思义，IoU表示两个集合的交集占其并集的比例。公式中，和分别表示预测框和真实标记框，IoU
评价指标： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。1、准确率 （Accuracy） 分对的样本数除以所有的样本数 ，即：准确（分类）率 = 正确预测的正反例数
目标检测模型评估指标mAP及代码注释最近刚看完Faster R-CNN的源码，对于mAP这个目标检测的衡量指标之前也大致的了解一下，但是它与准确度(Accuray)、精度(Precision)、召回率(recall)等的关系是怎么样的？这些都还没有了解，所以刚好顺着Faster R-CNN的源码，把这个问题搞清楚一些。一、目标检测问题每个模型在“验证/测试”数据集上来评估性能，性能衡量使用各种统计
摘要：为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。前言为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准。不同的问题和不同的数据集都会有不同的模型评价指标，比
目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作，一方面它是其他很多后续视觉任务的基础，另一方面目标检测不仅需要预测区域，还要进行分类，因此问题更加复杂。最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破，因此想写一个系列来介绍这些方法。这些比较重要的方法可以分成两条主线，一条是基于区域候选(region proposal)的方法，即通过某种策略选出一部分候选
巡线小车红巡线原理采用了红外线探测法，即利用红外线在不同颜色的物体表面具有不同的反射性质的特点，在小车行驶过程中不断地向地面发射红外光，当红外光遇到白色纸质地板时发生漫反射，反射光被装在小车上的接收管接收；如果遇到黑线则红外光被吸收，小车上的接收管接收不到红外光。单片机就是否收到反射回来的红外光为依据来确定黑线的位置和小车的行走路线。红外探测器探测距离有限，一般最大不应超过3cm。该系
XGBoost多分类预测1. 数据预处理对缺失值进行填充根据业务增加衍生变量，比如占比、分级化、TOP打横等等根据业务删除相应的指标对离散型的指标进行one-hot序列编码2. 模型选择可以进行多分类预测的模型有逻辑回归、决策树、神经网络、随机森林、xgboost，发现效果排名靠前的依次是XGBoost、随机森林、决策树3. 模型调用通过调用python相关包，对XGBoost分类模型进行参数调整
文章目录0 引言1 IoU2 mAP 0 引言最近学习目标检测的算法，不免碰到一些相关专业词，虽然之前学习了机器学习和深度学习的理论知识，看着熟悉，但是具体的不够清楚，因此着重学习一下mAP，IoU, NMS等知识点。1 IoU交并比IoU(Intersection-over-Union)是目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground trut
本文转自：1 YOLO创新点： 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测1.1 创新点(1) 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框，在建议框上进行分类与回归，但建议框之间有重叠，这会带来很多重复工作。YOLO将全图划分为SXS的格子，每个格子负责中心在该格子的目标检测，采用一次性预测所有格子所含目标的bbox、定位置信度以及所有类别概率向量来将问题
【深度学习】目标检测之评价指标mAP评价指标混淆矩阵Precision 精确率（精度）Recall 召回率IoU 交并比平均精度 APmAP总结 评价指标时隔一年，又重新开始了学习之路。哈哈哈废话不多说，开始我最近整理的一些内容叭。今天要整理的知识点是目标检测领域常用的几个评价指标，准确率Precision，召回率Recall，交并比IoU，平均精度AP，多个类别AP的平均值即mAP等等。混淆矩
Feature pyramid network是CVPR2017年的一篇文章，它在目标检测中融入了特征金字塔，提高了目标检测的准确率，尤其体现在小物体的检测上。1. 动机(Motivation)识别不同尺寸的物体是目标检测中的一个基本挑战，而特征金字塔是多尺度目标检测中的一个基本的组成部分，但是由于特征金字塔计算量大，会拖慢整个检测速度，所以大多数方法为了检测速度而尽可能的去避免使用特征金字塔，而
目标检测评价指标混淆矩阵（confusion matrix）可谓是贯穿了整个目标检测评价体系，衍生了一系列的目标检测评价指标，如精确率(precision)，准确率(accuracy)，召回率(recall)，F1-score，ROC-AUC指标，Ap(平均正确率)，MAp(mean average precisioon)，IOU(intersect over union)等一系列常见评价指标。下
有3张图如下，要求算法找出face。蓝色框代表标签label，绿色框代表算法给出的结果pre，旁边的红色小字代表置信度。设定第一张图的预测框叫pr
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2022-04-08 11:21:58
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