adaboost+hog识别目标前言:我们将要产生一个包含级联分类器的.xml文件(包含级联分类器的信息)，也就是最为关键的一部分将用到opencv_cratesample.exe和opencv_traincascade.exe(在opencv\build\x64\vc14\bin目录下，如果你是32位选择VC12)。正负样本的准备1.准备工作： 我们要建立一个文件夹，可以命名为my_det，op
一开始学习时我没有太关注正负样本的问题，我以为正样本就是标注好的GT box，然而学到后面发现有很多的区别正负样本的方法，我才知道自己理解错了。正例是用来使预测结果更靠近真实值的，负例是用来使预测结果更远离除了真实值之外的值的。看了好几篇博文之后我大概有了一些基础的理解，在分类问题中，对于狗这一类来说，所有标签为狗的图片都是狗类的正样本，其他的图片都是负样本，正负样本也就是所有图片都进入损失函数进
collect negative samples of adaboost algorithm for face detection 机器学习中的正负样本
所谓正样本（positive samples）、负样本（negative samples），对于某一环境下的人脸识别应用来说，比如教室中学生的人脸识别，则教室的墙壁，窗户，身体，衣服等等便属于负样本的范畴。
负样本通过采集的方式获取，也可通过生
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2018-01-14 20:03:00
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在机器学习中经常会遇到正负样本的问题，花了一点时间查找资料，基本上弄明白了一点到底是怎么回事，记录在这里以便以后查看，也希望能够帮助到有疑惑的人，当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解的不对的地方能够予以指点。首先我将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解。在分类问题中，这个问题相对好理解一点，比如人脸识别中的例子，查到的资料中介绍的比较清楚的网址如下（http://st
一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏！我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。Positive
正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片就被预测成了正样本。Negative
负样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片不是猫，这张图片就被预测成了负样本。TP
一组预测为正样本的图片中，真的是正样本的图片数。TN:
一组预测为负样本的图片中，真的是负
回顾以下word2vec，负采样的思想更加直观：为了解决数量太过庞大的输出向量的更新问题（word2vec这里要预测是哪个单词，而单词库上万），我们就不更新全部向量，而只更新他们的一个样本。显然正确的输出单词（也就是正样本）应该出现在我们的样本中，另外，我们需要采集几个单词作为负样本（因此该技术被称为“负采样”）。采样的过程需要指定总体的概率分布，我们可以任意选择一个分布。我们把这个分布叫做噪声分
部分说的很好。RPN训练设置：根据ANCHOR_SCALES和ANCHOR_RATIOS得到(1)width/RPN_FEAT_STRIDE*height/RPN_FEAT_STRIDE*len(ANCHOR_SCALES)*len(ANCHOR_RATIOS)个anchors,如果一个anchor是ground-truth box的最大的IOU的anchor或者IOU大于0.7，那么这个anc
样本不平衡问题如何解决1. 什么是样本不平衡问题？所谓的类别不平衡问题指的是数据集中各个类别的样本数量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。
样本不平衡实际上是一种非常常见的现象。比如：在欺诈交易检测，欺诈交易的订单应该是占总交易数量极少部分；工厂中产品质量检测问题，合格产品的数量应该是远大
目标检测的问题，就是在给定的图片中找到物体的位置，并标明物体的类别。 通过卷积神经网络CNN，我们可以完成图像识别，即分类任务，然后我们需要通过一些额外的功能完成定位任务，即找到上图中方框在图像中的位置。目前目标检测的研究路线如下，相关论文在这里可以找到，在这里我们选取部分论文来解释一下。R-CNN步骤1：训练一个分类模型（比如AlexNet）；步骤2：对该模型进行fine-tuning；步骤3：
最近，在做行人检测任务时，对数据进行清洗后，存在一些空标签的样本，所以，想考虑这些空标签的样本对模型的性能究竟有什么样的影响。一、概念定义负样本：在目标检测任务中，数据集中部分图片没有出现目标，这些图片通常被称为负样本。正样本：指包含目标的图像。背景：背景是指整个图像中不包含目标的区域，它与负样本不同。负样本是针对整个图片而言，背景是针对边界框而言。二、思考1. 目标检测任务中，数据集中
目录概述细节困难负样本挖掘（HEM）在线困难负样本挖掘（OHEM） 概述目标检测任务重存在严重的正负样本不均衡问题，以往的解决方法是困难负样本挖掘方法（HEM），但是它不太适合端到端的网络训练，所以本文提出了一种在线的困难负样本挖掘方法（OHEM），用于Fast RCNN这一类的基于候选框的目标检测模型。关于Fast RCNN细节困难负样本挖掘（HEM）HEM是什么：首先困难样本挖掘（ hard
参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/165064102 Embedding-based Retrieval in Facebook Search 相关https://zhuanlan.zhihu.com/p/144765227 MOBIUS- Towards the Next Generation of Query-Ad Matching in Baidu’s 相关
对于巨型互联网公司来说，为了控制数据规模，降低训练开销，降采样几乎是通用的手段，facebook 实践了两种降采样的方法，uniform subsampling 和 negative down sampling。1、uniform subsampling uniform subsampling 是对所有样本进行无差别的随机抽样，为选取最优的采样频率，facebook 试
目录1. 前序2. 名词解释3. 举例说明4. 参考文献1. 前序在读论文或者看一些博客的时
原创
2022-07-18 21:25:35
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以下代码全部基于python3一、k-临近算法概述工作原理：存在一个样本数据集合（也称作训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签（即我们知道样本中每一数据与所属分类的对应关系）。输入没有标签的新数据后，将新数据的特征值与样本中数据对应的特征值进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最邻近）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，通常k是不大于20的整数。最后选择k
在清洗数据构造正负样本时，由于日志的延迟上报问题，在点击事件的问题中构造样本时，往往会出现将曝光未点
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2021-07-13 16:42:28
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近似熵理论相关知识与代码实现近似熵（ApEn）是一种用于量化时间序列波动的规律性和不可预测性的非线性动力学参数，它用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性，反映了时间序列中新信息发生的可能性，越复杂的时间序列对应的近似熵越大[1].[1]. Pincus, S. M. (1991). “Approximate entropy as a measure of system complexity”. P
类别不均衡是怎么处理的？根据样本种类分布使用图像调用频率不同的方法解决。
1、将样本中的groundtruth读出来，存为一个列表；
2、统计训练样本列表中不同类别的矩形框个数，然后给每个类别按相应目标框数的倒数赋值，（数目越多的种类权重越小），形成按种类的分布直方图；
3、对于训练数据列表，每个epoch训练按照类别权重筛选出每类的图像作为训练数据，如使用
random.choice(po
一、采样一致性算法1.1 概述1.2 目的和意义目的：用于排除错误的样本，样本不同对应的应用则不同，例如剔除错误的配准点对、分割出处在模型上的点集等。1.3 方法总结在计算机视觉领域广泛应用各种不同的采样一致性参数估计算法 PCL 中以随机采样一致性算法(RANSAC)为核心，同时实现了五种类似于随机采样一致性估计参数算法的随机参数估计算法，例如随机采样一致性估计(RANSAC)、最大似然一致性估
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2023-08-22 19:39:28
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1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗？ 在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景），Few-Shot Learning（
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2023-08-02 20:33:34
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