CVPR2020数据集CVPR2020上开源的十个最有用的数据集，用数据来构建更好的人工智能，数据搬运工从来不应该缺席！下面就是十个数据集的分别解释：01FaceScape一个大规模高质量的3D人脸数据集，包括18760张高质量3D人脸模型，对938名志愿者实现20种表情采集，该数据训练可以实现对单张图像预测3D人脸的细节。适应于非商业开源项目。数据集下载地址：https://facescape.
要在OpenCV中计算直方图，可调用函数calcHist(),void calcHist(const Mat* images,//源图像
int nimages,//源图像的个数。设为1，则仅为一个图像的直方图
const int* channels,//使用的通道
InputArray mask, //掩码，（可设置哪些像素不参与直方图计算）
OutputArray hist, /
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2024-06-05 12:48:54
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前言前面的博文中，我试了如何使用caffe训练得到想要的模型与其如何使用别人成熟的模型微调优化自己训练的模型，那么得到训练好的模型之后如何在自己的项目中呢，我这里使用opencv的DNN模块调用caffe训练好的模型，DNN是opencv3.0之后开始添加的功能,实现的语言是C++。一、环境准备1.windows 7 64位，Visual Studio 2015，opencv3.3加opencv_
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2024-05-07 09:53:49
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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
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2024-05-17 08:33:34
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# NLP 中的正样本与负样本
在自然语言处理（NLP）领域，样本的标注对于模型的训练至关重要。正样本和负样本是分类任务中最基本的概念。正样本是指符合特定条件的样本，而负样本则是指不符合这些条件的样本。在本篇文章中，我们将探讨正样本和负样本的定义、用途，并通过代码示例进行解释，最后用状态图和旅行图进行可视化。
## 正样本与负样本的定义
- **正样本**：在情感分析任务中，正样本通常是指带
API说明： 1 cv::CascadeClassifier::detectMultiScale(InputArray image,//输入灰度图像
2 CV_OUT std::vector<Rect>& objects,//返回目标的外接矩形
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
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2024-09-18 16:06:30
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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
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2024-01-10 16:36:31
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1412.7062.pdf1 deeplabv1 的简介使用 DCNN 解决图像分割存在的问题1 下采样：增大感受野。但会导致分辨率的下降，丢失了细节信息2 CNN的空间不变性：根本是源于重复的池化和下采样。3 多个尺度上存在对象（在deeplabv2之后得以解决） deeplabv1的解决方法：1 使用空洞卷积解决下采样的问题：将最后两个池
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
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2024-05-17 15:13:55
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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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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
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2024-01-08 14:11:21
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函数 poscount = icvGetHaarTrainingDataFromVec( training_data, 0, npos,(CvIntHaarClassifier*) tcc, vecfilename, &consumed )负责从正样本集*.vec 文件中载入 count（npos）个正样本。在程序第一次运行到此（即训练第一个分类器之前）时，只要正样本集中有 c
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
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2024-03-14 22:37:09
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01. Act enthusiastic and you will be enthusiastic.带着激情做事，你就会有激情。(卡耐基)02. Life consists not in holding good cards but in playing those you hold well.人生不在于抓到一副好牌，而在于打好你手里的牌。(J...
原创
2021-05-29 09:12:48
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本文的论文来自： An Analysis of Single-Layer Networks in Unsupervised Feature Learning, Adam Coates, Honglak Lee, and Andrew Y. Ng. In AISTATS 14, 2011。在其论文的demo_code。不过我还
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：
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2024-03-14 18:10:52
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误差分析 当我们设计并训练好模型之后，就需要在测试集上进行验证。而当模型在测试集上的效果不佳后，我们就需要从模型在测试集上的误差来源进行分析，进而调整模型。而模型在测试集上的误差主要来自两个方面：偏差（bias）和方差（variance）。偏差（bias）和方差（variance）我们设计的模型为f(x)，测试样本为x，yD为样本的标签，y表示样本的真正标签（数据的样本标签并不总是等于真
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2024-08-13 16:24:16
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【导读】现有的机器学习方法在很多场景下需要依赖大量的训练样本。但机器学习方法是否可以模仿人类，基于先验知识等，只基于少量的样本就可以进行学习。本文介绍41页小样本学习综述《Few-shot Learning: A Survey》，包含146篇参考文献，来自第四范式和香港科技大学习的研究学者。论文地址：
Few-shot Learning: A Surveywww.zhuanzh
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2023-12-04 13:09:53
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确定建模的目标：是分类问题还是回归问题或是无监督学习问题对数据进行分析数据挖掘之特征工程特征：数据中抽取出来的对结果预测有用的信息 特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法中发挥更好作用的过程特征工程的意义更好的特征意味着更好的结果 模型的特征决定模型效果的下限更好的特征意味着只需要更简单的模型 数据采集哪些数据对最后的结果预测有帮助线上实时计算的时候获取是否快捷数据清洗
