# 非监督图像集分类（Unsupervised Image Classification）
图像分类是计算机视觉领域的重要任务，旨在将图像分配到各自的类别中。传统的图像分类方法通常需要大量的标注数据。然而，获取这些标注数据的成本非常高。因此，非监督学习在这一领域变得越来越重要。非监督图像分类旨在利用未标记的数据来揭示数据中的潜在结构。本文将深入探讨非监督图像分类的基本概念、工具和方法，并提供一个
原创
2024-09-20 15:21:18
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title: 遥感多光谱影像isodata非监督分类 date: 2018-10-03 categories: 遥感图像处理 tags: - python - 图像处理 - gdal多光谱影像 isodata 非监督分类ISODATA全称为 Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm特点ISODATA是一种非监督的分类方法
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2023-09-09 07:59:29
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# Python非监督性数据集分类实现教程
## 1. 流程
下面是实现Python非监督性数据集分类的流程，可以用表格形式展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 特征工程 |
| 5 | 模型训练 |
| 6 | 结果可视化 |
## 2. 代码实现
### 步骤1:
原创
2024-04-01 06:05:23
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实验六、遥感图像分类一、实验目的熟悉遥感影像监督分类和非监督分类的主要方法熟练ENVI分类处理流程和主要步骤掌握ENVI ROI工具和面向对象分类工具二、实验基本要求认真阅读和掌握本实验的程序。上机操作本模块的运行和应用。保存与记录实验结果，并进行分析总结。实验报告中要求有清晰的步骤及相应结果（图或表等）。三、实验时间和地点地点：时间：四、实验条件硬件：PC电脑（Windows 7操作系统）软件：
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2023-12-26 15:52:58
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作者| I. Zeki Yanlniz, Herve Jegou, Kan Chen, Manohar Paluri, Dhruv Mahajan【导读】本文提出了一种十亿级数据规模的半监督图像分类模型，通过使用教师-学生架构以及一个小规模的带标签数据集，作者提出了一个基于卷积神经网络的半监督学习方法。另外，作者对模型的不同架构和模型参数进行了消融实验，并提出了一些构建半监督学习模型的建议。摘要本
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2024-04-23 11:31:52
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# Python Keras 图片分类 非监督
## 简介
图片分类是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助我们将图像分成不同的类别，从而实现自动化的图像处理。在传统的方法中，通常需要手动提取图像特征并使用分类器进行分类。然而，随着深度学习的发展，使用深度神经网络进行图片分类变得越来越普遍和有效。本文将介绍如何使用Python和Keras库进行图片分类的非监督学习。
## 准备工作
在开始
原创
2023-09-07 08:25:46
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无监督学习的核心思想是构建出一个与待测样本最相近的“模板”与之比较，根据像素或特征的差异性实现缺陷得到检出与定位，根据维度不同，分为两种方法：（1）基于图像相似度的方法 该方法在图像像素层面进行比较，核心思想是重建出与输入样本最相近的正常图像，二者仅在缺陷区域有差别。生成图与输入图之间的差
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2024-07-08 18:55:38
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介绍几篇使用不确定性引导的医学图像分割论文：UA-MT（MICCAI2019），SSL4MIS（MICCAI2021），UG-MCL（AIIM2022）.Uncertainty-aware Self-ensembling Model for Semi-supervised 3D Left Atrium Segmentation, MICCAI2019解读：学习笔记：Uncertainty-Awar
这里提出了一种用于医学图像半监督分割的新方法- RCPS（校正对比伪监督）。通过引入两种校正方法（不确定性估计法和一致性正则化），提高了伪监督模型的性能。实验表明，所提出的 RCPS 大大提高了分割性能，并优于最先进的半监督分割方法。之前也是做医疗的所以关注一下Paper: RCPS: Rectified Contrastive Pseudo Supervision for Semi-S
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2024-02-15 17:22:28
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图像分类：图像分类是给定一幅测试图像，利用训练好的分类器判定它所属的类别，而分类器是利用带类别标签的训练数据训练出来图像分类也可称为图像识别，图像分类是通过海量的图像数据来训练分类器（深度学习网络，并通过分类器来进行图像的分类）（图像分类可用于人脸识别，指纹识别等需要和人相对应的场景）图像识别：图像识别是指计算机对图像进行处理、分析和处理，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。与图像分类对比的话，
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2024-02-21 10:47:28
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前言 在实际场景中，想有一份干净的监督数据是非常难的，而标注数据需要耗费大量的人力，是非常昂贵的，于是乎基于弱监督的方法就显得非常重要了，今天介绍一篇基于弱监督方法的文本分类模型。方法作者总体思路就是额外获取一个监督信号，以此来增强分类任务的进行即弱监督。具体的作者是从预训练模型中获取监督信号，然后借助该信号进行后续的分类。（1）Supervision Signals作者这里借鉴prom
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2024-05-23 20:25:31
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半监督节点分类：标签传播和消息传递半监督节点分类问题的常见解决方法：特征工程图嵌入表示学习标签传播图神经网络基于“物以类聚，人以群分”的Homophily假设，讲解了Label Propagation、Relational Classification（标签传播）、Iterative Classification、Correct & Smooth（C & S）、Loopy Beli
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2024-04-25 21:41:15
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今天我将讨论一些在过去十年中出现的主要的半监督学习模型。首先让我们谈谈什么是半监督学习以及我们为什么对它感兴趣！假设我们有一个大的标记图像数据集。我们想使用这些数据来构建一个模型，进行图像分类的任务，解决这个问题的标准方法是构建卷积神经网络 (CNN)。CNN 已被证明在使用大型数据集进行训练时可以提供最先进的结果。下面就是一个非常重要的问题，如果我们没有大型标记数据集怎么办？例如我们工作中的分类
1 典型模型kmeansLDALSAHMM（无状态序列数据）2 参数优化EMEM算法即“期望极大算法”。学过机器学习的朋友都知道EM算法分两步：E步求期望，M步求极大。但是期望是求谁的期望，极大是求谁的极大呢？这里面其实有两种解读角度。“通俗”角度通俗角度的话，求极大肯定是求似然函数的极大了，而且一般都是对数似然。我们一般解决模型参数求解问题，都是在给定数据的情况下，求解使得似然函数最大的参数的取
摘要以往的视频对象分割(VOS)工作都是在密集标注的视频上进行训练。然而，获取像素级别的注释是昂贵且耗时的。在这项工作中，我们证明了在稀疏标注的视频上训练一个令人满意的VOS模型的可行性——在性能保持不变的情况下，每个训练视频只需要两个标记帧。我们将这种新颖的训练范式称为two-shot视频对象分割，简称two-shot VOS。其基本思想是在训练过程中为无标签帧生成伪标签，并在有标签和伪标签数据
来源：AL TIME 论道
本文约2000字，建议阅读5分钟
本文介绍了模型训练算法研究。弱监督问答场景下通常只有最终答案而没有中间推理方案的标注。然而，对于一个问题，可能存在许多逻辑错误但结果正确的推理方案；这些推理方案如果用于训练则将会误导模型。为了缓解这个问题，我们希望利用问题与推理方案之间的语义关联来筛选质量更高的推理方案用于训练，并相应地提出了一个基于互信息最大化的模型训练算法。实验表明
在本章中，我们将重点介绍实施监督学习 - 分类。分类技术或模型试图从观察值中得出一些结论。在分类问题中，我们有分类输出，如“黑色”或“白色”或“教学”和“非教学”。在构建分类模型时，我们需要具有包含数据点和相应标签的训练数据集。例如，如果我们想检查图像是否是汽车。为了检查这一点，我们将构建一个训练数据集，其中包含与“car”和“no car”相关的两个类。然后我们需要使用训练样本训练模型。分类模型
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2023-11-10 12:35:35
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无监督图像分类技术1.基于深度学习参考论文：A survey on Semi-, Self- and Unsupervised Techniques in Image Classification1.1 目标leverage unlabeled data in numerous ways:semi-supervisedself-supervisedweakly-supervised or metr
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2024-03-06 08:06:29
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1.监督，无监督，半监督学习介绍在正式介绍实现半监督学习之前，我在这里首先介绍一下监督学习（supervised learning），半监督学习（semi-supervised learning）和无监督学习（unsupervised learning）的区别。监督学习是指在训练集中包含训练数据的标签（label），比如类别标签，位置标签等等。最普遍使用标签学习的是分类任务，对于分类任务，输入给网
遥感图像分类一、背景简介遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中各个像元按照某种规则或算法划分不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现图像的分类。遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相似度。常使用距离和相关系数来衡量相似度。常见的分类方法有：监督分类、非监督分类法。二、监督分类与非监督分类的区别及优缺点简要探讨：案例
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2024-05-13 16:14:25
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