SVM全称是supported vector machine(支持向量机)，即寻找到一个超平面使样本分成两类，并且间隔最大。SVM能够执行线性或⾮线性分类、回归，甚至是异常值检测任务。它是机器学习领域最受欢迎的模型之一。SVM特别适用于中小型复杂数据集的分类。超平面最大间隔 上左图显示了三种可能的线性分类器的决策边界：虚线所代表的模型表现非常糟糕，甚至都无法正确实现分类。其余两个模型在
作者：匿名用户配不配best paper这点不是在下这种匿名菜鸡能评价的，只是说一点在下知道的。仅从cv的角度来看，这类组合优化背景的geometric fitting的问题还是挺有应用背景的（以在下粗鄙的理解就是给一个目标的参数方程形式，但有多少个目标咱不知道，这类问题在cv里除了论文里面的ransac，还有一大类就是类别数目未定的图像分割，很多欧洲老哥把这类问题叫stochastic geom
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2024-06-30 10:57:35
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目录一 Inception v11 网络性能优化2 inception结构3 inception 模块参数4 googLenet 优点和网络特点5 googLenet 网络结构6 GoogLeNet数据预处理二 Inception V2 v31 模型设计规则2 优化方法3 网络结构三 Inception v4、Inception-Resnet-v1、Inception-Resnet-v21 Inc
想要注意的是，模型和数据集的详细信息并不是这里的主要关注点（它们只是为了尽可能简单，以便读者可以在自己的机器上复现，而不需要下
原创
2024-08-08 11:40:18
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近日，towardsdatascience 上的一篇文章就深入介绍了分类器的评价指标，以及应该在什么场景下使用，AI 研习社将内容编译整理如下：在本文中，你将了解到为什么评价分类器比较困难；为什么在大多数情况下，一个看起来分类准确率很高的分类器性能却没有那么理想；什么是正确的分类器评价指标；你应该在何时使用这些评价指标；如何创造一个你期望的高准确率的分类器。 目录评价指标为什
作者 | 范厘针 编辑 | 汽车人跟踪的评价指标有哪些？首先明确评价目标跟踪算法的出发点：希望所有出现的目标都要被及时找到；希望每个目标的位置要与真实的目标位置一致；希望每个目标都被分配一个唯一的ID，并且分配给这个目标的ID在整个序列中保持不变。用于评价的文件det.txt这个文件是保存模型推理的检测结果的文件，内容如下：1,-1,1359.1
文章概述 这篇文章来自 ACM MM 2019。本文建立了一个简单而有效的点燃黑暗（表示为 KinD）的网络，它受 Retinex 理论的启发，将原始图像分解为反射率和光照两个部分，其中光照负责光的调节，而反射率负责去除退化。通过这种方式，原始空间被解耦成两个较小的子空间，期望得到更好的学习。整个网络由两个组件组成，分别用于处理反射率和光照。从功能上看，还可
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2024-04-29 17:45:50
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一、简介图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。上一节主要介绍了卷积神经网络常用的一些基本模块，本节将对图像分类领域的经典卷
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2024-02-21 18:03:44
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前言 语义分割的弱增量学习（WILSS）目的是学习从廉价和广泛可用的图像级标签中分割出新的类别，但图像级别的标签不能提供定位每个片段的细节。为了解决该问题，本文提出了一个新颖且数据高效的框架（FMWISS）。该框架提出了基于预训练的共同分割，以提炼出互补基础模型的知识来生成密集的伪标签。用师生结构进一步优化噪声伪标签，并引入基于内存的复制-粘贴增强技术，以改善旧类的灾难性遗忘问题。FMW
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2024-05-13 10:44:30
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1. 研究分类：图像增强和图像复原----图像增强：基于图像增强的去雾算法出发点是尽量去除图像噪声，提高图像对比度，从而恢复出无雾清晰图像
----方法：直方图均衡化（HLE）、自适应直方图均衡化（AHE）、限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）、Retinex算 法、小波变换、同态滤波。
----图像复原：基于大气退化模型，进行响应的去雾处理
----方法：暗通道去雾算法
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2024-04-09 10:34:35
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有兴趣的朋友可以相互讨论技术论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934官方代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet Abstract有大量的技巧可以提高卷积神经网络（CNN）的准确率（accuracy）。需要在大数据集下对这种技巧的组合进行实际测试，并对结果进行理论论证。某些技巧仅在某些模型上使用和专门针对某些问题，或只针对
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2024-05-16 23:10:06
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前言深度学习中的Attention，源自于人脑的注意力机制，当人的大脑接受到外部信息，如视觉信息、听觉信息时，往往不会对全部信息进行处理和理解，而只会将注意力集中在部分显著或者感兴趣的信息上，这样有助于滤除不重要的信息，而提升信息处理的效率。最早将Attention利用在图像处理上的出发点是，希望通过一个类似于人脑注意力的机制，只利用一个很小的感受野去处理图像中Attention的部分
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2024-03-07 17:03:39
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“图像分类”作为人工智能领域的重要基础任务,早已在安防监控、智慧交通、医疗影像诊断甚至社交娱乐等行业被广泛应用，成为AI从业者的“必备技能”，例如安防系统中的人体属性识别；文档电子化、卡证识别中的图片方向校准；辅助驾驶中的交通标识、红绿灯状态识别等等，都离不开图像分类技术的支持。图1 PaddleClas图像分类应用示意图然而，在实际产业应用中，想要得到一个既快又好的分类模型依然面临很多挑战：大模
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2024-04-24 14:40:57
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\u0026#xD;\u0026#xD; 一、介绍\u0026#xD;\u0026#xD; 图像分类是计算机视觉中的一个基本问题，是多种视觉任务的基础，如目标检测、图像分割、目标跟踪、行为识别和自动驾驶等。自从2012年的ImageNet挑战赛AlexNet模型取得重大突破，深度神经网络（DNN）已经成了这个领域的中坚力量。自此之后，出现了越来越深的DNN模型和越来越复杂的结构。尽管这些模型的
Attention模型的基本表述可以这样理解成： 当我们人在看一样东西的时候，我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方，换句话说，当我们目光移到别处时，注意力随着目光的移动也在转移。 这意味着，当人们注意到某个目标或某个场景时，该目标内部以及该场景内每一处空间位置上的注意力分布是不一样的。 这一点在如下情形下同样成立：当我们试图描述一件事情，我们当前时刻说到的单词和句子和正在描述
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2024-03-07 12:36:23
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关键点提取【实现方法， 疲劳检测， 人脸校准】1实现方法-face_recognitionface_recognition， 可以通过python引用或者命令行的形式使用，管理和识别人脸 安装命令 pip install face_recognition实现方法： 创建两个目录，一个放已知图片，另一个放要识别的图片 输入命令face_recognition /known_people/ / unk
在弱光条件下，人脸的视觉特征与正常环境中有很大的差异，也就使现有人脸检测算法无法有效工作。TAL-ai在论文中提出了新的解决方法，研究人员除了在增强图像亮度时结合了两种方法，同时还对正常的图像进行处理来扩展训练集，并将数个检测器组合起来增强对人脸的检测。https://arxiv.org/pdf/2107.00818.pdf弱光条件的人脸检测赛事提供的「DARKFACE」数据集将会被用作作为训练和
Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 作者：Tong He, Zhi Zhang, Hang Zhang, Zhongyue Zhang, Junyuan Xie, Mu Li 论文链接：https://arxiv.org/abs/1812.01187 源码链接：https://githu
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2024-02-28 20:34:01
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译者 | VK概述了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据我们将在Python中构建自己的视频分类模型这是一个非常实用的视频分类教程，所以准备好Jupyter Notebook介绍我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情，例如检测图像中的对象，对这些对象进行分类，从电影海报中生成标签。这一次，我决定将注意力转向计算机视觉中不太引人注目的方面-视频!我们正以前所未有的速度消费视频
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2024-07-10 15:51:11
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动机弥补并复习计算机视觉基础理论和代码目的进一步了解图像分类的问题、数据驱动方法以及示例kNN法基本的代码函数内容图像分类数据、驱动方法，输入通道KNN法总结图像分类图像分类是计算机视觉的核心问题，尽管它简单但是它有着一系列的实际应用。并且许多其他的视觉任务（如对象检测，分割）都可以转为图像分类任务。图像的原始表示是一个值在[0,255]的三维数组例如上图是含有248×400×3个整数的RGB图片
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2024-09-02 08:39:21
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