导读计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的tricks。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割等任务也有很好的作用。本文在精读论文的基础上，总结了图像分类任务的各种tricks。目录：WarmupLinear scaling learning rateLabel-smoothingRand
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2024-05-19 15:15:40
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评价模型的预测效果，在训练过程中通常需要比较预测值与真实标签值的差距，即误差。目录图像分类过程的评价指标混淆矩阵正确率/准确率精准率召回率F1分数图像分割过程的评价指标混淆矩阵混淆矩阵的生成代码IOU与MIOUIOU计算代码dice系数dice系数计算代码IOU与dice系数的关系图像分类过程的评价指标混淆矩阵行表示真实类别，列表示预测类别。
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2024-03-26 14:16:03
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一、决策树（Decision Trees）的优缺点 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、 能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产
图像分类的评价指标不同的图像（注意单位，是一张图像，最后理解的如手写体的图像集）划分到不同的类别、单标签分类问题就是每一张图都有唯一的类别； 单标签分类的评价指标有：准确率(Accuracy),精确率（Precision）,召回率（Recall）,F1-score,混淆矩阵，ROC曲线和AUC； 在计算这些指标之前，需要先计算几个基本的指标：TP:正样本且分类为正样本的数目为
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2024-01-28 00:11:50
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# PyTorch图像分类准确率与召回率计算指南
在机器学习和深度学习的任务中，了解模型的性能至关重要。本文将指导你怎么使用PyTorch框架计算图像分类的准确率和召回率。以下将展示完整的实现流程、具体代码示例以及相关的类图和状态图。
## 整体流程
我们将整个任务分为以下几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 任务描述
数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。一、分类问题评测指标（二元分类器为例）： 混淆矩阵True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数True Negative(真负，TN)：将负类预测为负类数False Positive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报 (Type I error)Fal
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2024-05-02 11:31:14
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8个经过证实的方法：提高机器学习模型的准确率 导语 提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾经纠结于相似的问题，那我相信你们中很多人会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法，但模型正确率并没有改善。你会觉得无助和困顿，这是 90% 的数据科学家开始放弃的时候。 不过，这才是考验真本领的时候！这也是普通的数据科学家跟大师级数据科学家的差距所在。你是否曾经梦想过成为大师级的数据科学家
从事图像处理这个行当也已经有一段时间了，对于一个自动化毕业的本科生，确实是磕磕绊绊的走到现在了，前期的基础图像处理还基本上能够轻松上手，越到后面的机器学习算法，用到的数学知识也就越深了，所以越到后面会越困难的。现在回想下之前的图像处理基础算法，其实是可以归纳到数学各个领域的。下面简单介绍下一些基础图像处理算法，当然主要是讲自己对其的归类理解，有不对的之处，大
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2024-08-12 11:53:04
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组合分类方法简介基本思想：组合分类把k个学习得到的模型（或基分类器）M1，M2，···，Mk组合在一起，旨在创建一个改进的复合分类器模型M*。使用给定的数据集D创建k个训练集D1，D2，···，Dk，其中Di用于创建分类器Mi。现在给定一个待分类的新数据元组，每个基分类器通过返回类预测进行投票。组合分类器基于基分类器的投票返回类预测。 目前常用的组合分类器有：装袋、提升和随机森林。下面就对这三种分
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2024-06-05 10:04:54
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先给出西瓜书上的定义：精确率——查准率——precision召回率——查全率——recall可以很容易看出, 所谓 TRUE/FALSE 表示从结果是否分对了, Positive/Negative 表示我们认为的是"正例" or "反例".再加上准确率：此外还有值，是精确率和召回率的调和均值：精确率和召回率都高时，值也会高。精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正
机器学习分类算法的评价指标有：混淆矩阵（Confuse Matrix）、准确率（Accuracy）、错误率（ErrorRate）、精准率（Precision）和召回率（Recall）、F1 Score、ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)、AUC（Area Under the Curve）、KS曲线、Lift值、P-R曲线 。接下来对以上这些
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2023-12-08 09:59:23
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1.概念1.1表达式表达式是由数据、算符、数字分组符号（）、自由变量和约束变量等以能求得数值的有意义的排列方法所得的组合（类似于数学的公式）。如 1+1 2+11.2语句一个语法上自成体系的单位，它由一个词或句法上有关联的一组词构成。 在程序当中的语句一般是用来完成各种功能。如print() for 循环。语句的执行会对程序产生影响。1.3程序程序就是由一条一条的语句和表达式组成。1.4函
1 三个评价指标的意义精确率：在**被识别为正类别的样本（预测分类结果）中，确实为正类别的比例是多少 召回率：在所有正类别样本（真实分类结果）**中，被正确识别为正类别的比例是多少？ 准确率：在所有样本中，被正确识别的样本的比例是多少？2 二分类中三个评价指标的计算公式若一个实例为正类，实际预测为正类，即为真正类(True Positv TP)若一个实例为负类，实际预测为负类，即为真负类(True
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2024-01-03 06:31:52
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Image Classification图像分类Motivation. 这一节我们将介绍图像分类的问题，也就是在一套固定的种类集中，给一副输入图像指定一个标签。这也是计算机视觉的一个核心问题，虽然它听起来很简单，却有着诸多实际应用。在本课程的后面，我们将看到许多其他的表面上看起来不同的计算机视觉任务（如目标检测、分割）都可以被简化为图像分类的问题。 Example. 举个例子，下图是一个图像分类模
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2024-08-16 16:10:52
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分类指标精确率和召回率：多用于二分类问题混淆矩阵其中，TP(True Positive, 真正)：被模型预测为正例的正样本；FP(False Positive, 假正)：被模型预测为正例的负样本；FN(False Negative, 假负)：被模型预测为负例的正样本；TN(True Negative, 真负)：被模型预测为负例的负样本。且TP+FP+FN+TN=样本总数精确率和召回率精确率(P)\
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2024-05-09 13:00:56
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（给机器学习算法与Python学习加星标，提升AI技能）作者：付静不否认已有的成绩，但问题还没解决。为应对自 2017 年起引起全球恐慌的「AI 大毒瘤」Deepfake，政府、企业、学界联合发力。2019 年，Facebook 斥巨资发起“Deepfake 检测挑战赛”（Deepfake Detection Challenge，DFDC）。最近，Deepfake 检测挑战赛首个结果新鲜出炉，识别
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2024-03-27 16:31:01
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BLEU:所谓BLEU，最开始是用于机器翻译中。他的思想其实很native，对于一个给定的句子，有标准译文S1，还有一个神经网络翻译的句子S2。BLEU的思想就是对于出现机器翻译S2的所有短语，看有多少个短语出现在S1中，然后算一下这个比率就是BLEU的分数了。首先根据n-gram划分一个短语包含单词的数量，有BLEU-1,BLEU-2,BLEU-3,BLEU-4。分别就是把文章划分成长度为1个单
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2024-01-21 01:41:22
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前言网上关于VGG模型的文章有很多，有介绍算法本身的，也有代码实现，但是很多代码只给出了模型的结构实现，并不包含数据准备的部分，这让人很难愉快的将代码迁移自己的任务中。为此，这篇博客接下来围绕着如何使用VGG实现自己的图像分类任务，从数据准备到实验验证。代码基于Python与TensorFlow实现，模型结构采用VGG-16，并且将很少的出现算法和理论相关的东西。数据准备下载数据和转换代码大多数人
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。 现在我先假定一个具体场景作为例子：假如某个班级有男生8
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2024-01-16 20:44:17
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0、纳什系数NSE(Nash–Sutcliffe efficiency coefficient):用于评价模型质量的一个评价参数,一般用以验证水文模型模拟结果的的好坏，也可以用于其他模型。公式如下： 公式中Qo指观测值,Qm指模拟值,Qt（上标）表示第t时刻的某个值,Qo(上横线)表示观测值的总平均.E取值为负无穷至1,E接近1,表示模型质量好,模型可信度高；E接近0,表示模拟结果接近观测值的平均
