最小距离分类器1. 理论基础 最小距离分类又称最近邻分类，是一种非常简单的分类思想。这种基于匹配的分类技术通过以一种原型模式向童代表每一个类别，识别时一个未知模式被赋予一个按照预先定义的相似性度量与其距离最近的类别，常用的距离度量有欧氏距离，马氏距离等。下面我们以欧氏距离为例讲解最小距离分类器。 一种简单的做法是把每个类所有样本的平均向量作为代表该类的原型，则第i 类样本的代表向置为：其中， Ni
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2023-11-02 08:41:03
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笔记来源——苏娟《遥感图像的获取与处理》一、遥感的基本概念遥感：指一切无接触的远距离探测；遥感图像的目的：对不同的地物及其特性进行远距离探测和识别；地物目标信息的获取：利用目标反射和辐射来的电磁波；地物目标信息的获取： 传感器：接收从目标反射和辐射来的电磁波信息的设备；遥感的分类（1） 按照遥感平台分类：
级联分类器包括两个：训练和检测； 这里主要是介绍检测部分； 如果需要利用cascade训练模型，可以参考：opencv级联分类器训练过程记载关于CascadeClassifier的简介：CascadeClassifier是opencv下objdetect模块中用来做目标检测的级联分类器的一个类；简而言之是滑动窗口机制+级联分类器的方式；早期opencv版本仅支持haar特征的目标检测，分别在ope
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2023-12-03 07:26:11
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本文仅仅梳理自己所学习的知识所用，有什么写的不当的地方请各位指教。完全是个人经验之谈。Opencv自带的分类器是adaboost分类器算法思想是通过迭代训练弱分类器得到一个强分类器。每次迭代得到局部最优的分类器，然后将局部最优的分类器权值相加最后得到一个可用的强分类器。算法伪代码如下：（1） 初始化训练数据的权值分布，让其服从均
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2023-11-23 13:23:50
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一、简介 作为集成学习中非常著名的方法，随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”，由于其简单、容易实现、计算开销小，使得它在现实任务中得到广泛使用，因为其来源于决策树和bagging，决策树我在前面的一篇博客中已经详细介绍，下面就来简单介绍一下集成学习与Bagging； 二、集成学习 集成学习（ensemble learning）是指通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也
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2024-01-18 20:39:09
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OpenCV级联分类器概览OpenCV: 一个计算机视觉库, 提供了一种称级联分类器的方法检测对象级联分类器:一种基于AdaBoost算法的多级分类器, 用于在图像中检测目标对象. 它通过不断学习组合多个特征来识别目标对象. 每一级中, 级联分类器先检测出可能是目标对象的部分, 然后再这些部分进行更细粒度的检测, 有效减少检测所需计算量, 提高检测速度.概念样本正样本: 要检测的目标对象的样本(人
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2023-10-15 23:43:22
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OpenCV Python 级联分类器【目标】Haar 级联目标检测器工作方式；Haar 级联分类器检测人脸和人眼【理论】基于Haar特征的级联分类器的目标检测是Paul Viola和Michael Jones在2001年的论文中提出的一种有效的目标检测方法。这是一种基于机器学习的方法，从大量的正面和负面图像中训练级联函数。然后用它来检测其他图像中的物体。这里我们将使用人脸检测。最初，该算法需要大
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2024-04-04 18:37:27
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CascadeClassifier检测的基本原理：级联分类器类的检测框架简而言之就是一个多尺度缩放+滑动窗口遍历搜索的框架。在CascadeClassifier中包含detectMultiScale和detectSingleScale成员函数，分别对应多尺度和单尺度检测，其中多尺度检测中会调用单尺度的方法。分类器仅能够对某一固定size的采样图像做判断，给出当前的采样图像是否为真实目标的“非正即负
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2024-07-02 06:26:29
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神经网络神经网络的结构就像任何其他网络。它是一系列互连的节点，称为神经元和边缘，并将它们连接在一起。主要功能是接收一组输入执行逐步复杂的计算并使用输出来解决问题。分类是其中的一个应用。分类是对一组对象进行分类，而只使用描述它们的一些基本数据特征。分类器的例子 - 逻辑回归，支持机器向量（SVM）、朴素贝叶斯、神经网络。分类器将数据作为输入开始，通过隐藏层进行处理，并在在输出处给出置信分数。神经网络
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2023-11-02 08:56:22
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目录一：OpenCV级联分类器概念二：OpenCV级联分类器操作步骤三：样本采集工作原理分析一四：样本采集工作原理分析二五：创建自己的级联分类器5.1 创建自己的级联分类器第一步5.2 创建自己的级联分类器第二步5.3 创建自己的级联分类器第三步5.4 创建自己的级联分类器第四步5.5 创建自己的级联分类器第五步一：OpenCV级联分类器概念目前常用的实用性目标检测与跟踪的方式方法有以下两种帧差法
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2024-03-02 08:16:14
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“云服务器(Elastic Compute Service, ECS)是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。其管理方式比物理服务器更简单高效。用户无需提前购买硬件，即可迅速创建或释放任意多台云服务器。 云服务器帮助您快速构建更稳定、安全的应用，降低开发运维的难度和整体IT成本，使您能够更专注于核心业务的创新。 发展历史 ”有网友是这么解释的“云服务器就是你作为一个人在外面租的房子
相关性1.相关性是一种测度，用来表示两个变量在同一方向上发生变化的程度，如果x和y在变化方向上相同，那么这两个变量就是正相关；如果变化方向相反，就是负相关；如果变量之间没有关系，那么相关性就是0。分类器1.分类模型也称为分类器，用于对样本进行标注，表明这个样本属于一个有限的类别集合中的那个类。
2.单分类学习中，训练集中的数据仅来自一个类别，目标是学习一个模型以预测某个样本是否属于这个类别；
3.
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2024-01-17 10:44:48
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引入装饰器如果想在一个函数执行前后执行一些别的代码，比如打印一点日志用来输出这个函数的调用情况那应该怎么做呢？#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
def logger(fn): # 函数作为参数即fn可以为任何参数
def wrap(*args, **kwargs): # 可变参数args和kwargs
pri
对贝叶斯分类来说，考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。贝叶斯公式判别式：给定x，直接建模p(c|x)来预测c，例如决策树、BP神经网络、支持向量机生成式：先对联合概率分布p(x,c)建模，再得到p(c|x)，例如贝叶斯。 ：先验概率，样本所占样本空间的比例。先验概率是指我们主观通过事件发生次数对概率的判断。 ：泳衣归一化的证据因子 ：条件概率，或似然。 ：后验概率由此，将估计后验概率
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2024-06-14 10:15:45
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回顾上期正式开启了神经网络的内容，讲了很少的东西，感谢大家的点赞评论收藏。上期中我们做了个例子：一个单独的神经元，输入摄氏度，输出华氏度。在模拟的神经元中，输入一个确定的摄氏度值后，得到的华氏度的输出不一定和真正的对应华氏度一样，所以，准确来讲，上期讲到的神经元属于预测器！前言预测器和分类器并无太大区别，但是找例子确实不好找。520那天，我看到了自己家院子里的月季，想到有一部分人确实不知道怎么区分
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2023-10-27 08:49:14
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简介：分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型，然后对未知数据进行分类。 一、简单分类器首先，用numpy创建一些基本的数据，我们创建了8个点；查看代码X = np.array([[3, 1], [2, 5], [1, 8], [6, 4], [5, 2], [3, 5], [4, 7], [4, -1]])给这8个点的数据赋予默认的
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2023-06-20 13:32:46
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文章目录前言一、图像分类任务介绍1.图像分类是什么？2.图像分类如何实现？3.图像分类用来干什么？二、GoogLeNet论文解读1.挑战及创新工作2.Inception模块介绍3.Python代码实现三、总结 前言图像分类是计算机视觉中最基础的任务，学者对于分类任务的研究进程，基本上等价于深度学习模型的发展史。GoogLeNet是2014年ImageNet比赛的冠军模型，由谷歌工程师设计的网络结
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2024-04-19 14:27:22
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对于计算机视觉，我们已经创建了一个名为torchvision的包，该包含有支持加载类似Imagenet、CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据转换模块torch.utils.data.DataLoader. 对于本教程，我们使用公共数据集CIFAR10，它包含10个类别：airplane、automobile、bird、cat
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2023-08-09 19:23:46
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如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？神经网络最重要的用途是分类，为了让大家对分类有个直观的认识，咱们先看几个例子：垃圾邮件识别：现在有一封电子邮件，把出现在里面的所有词汇提取出来，送进一个机器里，机器需要判断这封邮件是否是垃圾邮件。疾病判断：病人到医院去做了一大堆肝功、尿检测验，把测验结果送进一个机器里，机器需要判断这个病人是否得病，得的什么病。猫狗分类：有一大堆猫、狗照片，把每一张照片送进一
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2023-12-28 13:15:58
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R ( Reverse)：倒档N ( Neutrial)：空挡D ( Drive)：前进挡2 ( Second gear)：1-2档切换，缓坡1 ( First gear)：严重堵车，陡坡P ( Parking)：驻车【图】自动挡汽车档位图解 或许有很多人不太了解自动挡汽车每个档位的用途和使用方法,我们用自动挡汽车档位图解来说明每一个自动档的实际作用,自动挡汽车有P档,R档,N档,D档,3档,2
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2024-02-06 17:44:30
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