1.基本神经网络编程：二分分类算法 (1)从一个例子开始，有一个二分分类问题的例子，假如有这样的一张图片作为输入，现在要输出识别此图的标签，如果是猫则输出1，如果不是猫就输出0，我们用y来表示结果标签。 接下来看看一张图片在计算机中是如何表示的，计算机中要保存一张图片需要三个独立的矩阵，分别保存图片中的红、绿、蓝三个颜色通道，所以如果图片是64x64像素的，那就有3个6
图像分类又叫图像识别，是计算机视觉中的重要任务。在这个任务中，我们假设每张图像只包含一个对象。图像分类分为两种，一种叫二分类，一种叫多分类。 我们将覆盖以下内容：探索数据集创建一个数据集划分数据集数据预处理创建数据读取器构建分类模型定义损失函数定义优化器模型训练与评估模型部署在测试集进行模型推理探索数据集数据准备Histopathologic Cancer Detection数据集 下载以后，解压
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2023-06-30 13:48:32
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GBDT二元分类算法GBDT(梯度提升树)二元分类1.什么是GBDT(梯度提升树)？2.GBDT处理二元分类详解3.GBDT二元分类算法具体实现3.1构造CART回归树3.2GBDT具体实现4.数据集 GBDT(梯度提升树)二元分类1.什么是GBDT(梯度提升树)？如果你还不是很熟悉GBDT的基本原理，请参考以下两篇博文 1.GBDT(梯度提升树)基本原理及python实现 2.GBDT原理详解
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2023-10-21 09:53:45
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7 图像的分割 目录（一）图像分割概述（二）图像分割方法的分类1）阈值分割① 基于灰度直方图的峰谷方法② P-参数法③ 均匀性度量法④ 聚类方法2）边界分割方法3）区域提取方法① 霍夫变换② 区域生长 （一）图像分割概述图像分割的目的图像分割是指通过某种方法，使得画面场景中的目标物被分为不同的类别。 简单来说，图像分割是指通过某种方法，使得画面场景被分为“目标物”及“非目标物”两类,或者“前景”
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2024-07-31 14:50:07
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图像分割： 1.语义分割：把每个像素都打上标签（这个像素点是人，树，背景等）。语义分割只区分类别，不区分类别中具体单位。相当于逐像素做二分类，判断是属于前景还是背景。 2.实例分割：不仅要区分类别，还要区分类别中每一个个体。对数损失函数-二元交叉熵损失函数（二分类）：逐像素的交
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2024-03-16 00:38:27
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作为深度学习的入门，先来讲一下简单的猫狗分类。深度学习：训练数据集，让计算机精准识别这个是猫还是狗。猫狗识别：1、数据预处理：准备训练集和测试集2、卷积神经网络模型：构建网络架构3、数据增强：图像数据增强方法与效果4、迁移学习准备数据 在当前py文件所在位置创建一个data文件夹，里面放入train、test俩个子文件夹，train和test中放
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2024-01-05 20:13:41
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# 使用Python和OpenCV实现图像二分类
图像二分类是计算机视觉中的一项基本任务，通常用于将图像分为两个类别。本文将为刚入行的新手提供一个详细的教程，帮助您使用Python和OpenCV库实现图像二分类。我们将通过以下步骤完成整个任务：
## 流程概述
以下是实现图像二分类的流程图：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备和依赖安装 |
原创
2024-09-15 04:08:18
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目录1.二分类(Binary Classification)问题二分类问题就是简单的“是否”、“有无”问题，例如判断一张图片中是否有猫。对机器来说，分辨这张图，需要读取这幅图的数字特征。计算机保存一张图片，要保存三个独立矩阵，分别对应红绿蓝三个颜色通道。我们可以定义一个特征向量x，把图片的所有像素值取出来放到这个特征向量里。如果这个图片是64x64的，那么这个特征向量的总维度n=64x64x3=1
# 图像二分类器的构建与应用
在当前人工智能快速发展的时代，图像处理与计算机视觉技术已经在多个领域得到了广泛的应用。图像二分类作为计算机视觉中的基本任务之一，常常用于判断图像中是否含有某种特定类型的物体。这篇文章将介绍如何利用Python及其强大的机器学习库TensorFlow构建一个简单的图像二分类器。
## 一、项目概述
构建一个图像二分类器的流程大致包括以下几个步骤：
1. 数据准备
1. 分类模型分类问题其实在生活中处处可见，比如我们在大街上看妹纸，会把妹纸的外貌分为好看和非常好看(求生欲。。。)；再比如我们刷微博，会把微博推送给我们的内容分为喜欢的和不喜欢的。上述问题就是典型的分类问题，确切的说是二分类问题，而能够解决这些二分类问题的数学模型就被称为二分类模型。用数学的方式表达就是，给定自变量X，代入到我们的分类模型F，会输出因变量y，y的取值为0或1，其中0代
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2024-06-03 22:46:50
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本文介绍了使用PyTorch构建深度学习模型进行图像二分类的完整流程。主要内容包括：1）数据准备与预处理，包括创建自定义数据集、数据增强和划分训练/验证集；2）构建CNN模型结构，包含4个卷积层和2个全连接层；3）定义损失函数（NLLLoss）和优化器（Adam）；4）实现训练与验证循环，使用学习率调度器优化训练过程。实验结果表明，该模型能够有效区分恶性和正常医学图像，验证准确率达到较高水平。文章提供了完整的代码实现和可视化分析，为医学图像分类任务提供了实用解决方案。
作者 | 江昱前言图像分类是人工智能领域的一个热门话题。通俗解释就是，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。图像分类在实际生产生活中也是经常遇到的，而且针对不同领域或者需求有着很强的针对性。例如通过拍摄花朵识别花朵信息、通过人脸比对人物信息等。通常
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2023-09-06 13:32:27
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基础监督学习经典模型监督学习任务的基本架构和流程： 1.准备训练数据； 2.抽取所需特征，形成用于训练特征向量(Feature Vectors)； 3.训练预测模型(Predictive Model)； 4.抽取测试数据特征，得到用于测试的特征向量； 5.使用预测模型对待测试特征向量进行预测并得到结果(Label/Target)。分类学习 1.二分类（Binary Classifica
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2023-11-03 05:55:58
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# PyTorch图像二分类
## 引言
在计算机视觉领域，图像分类是一个重要的任务。图像分类的目标是将输入图像分配给预定义的类别之一。对于二分类任务，我们需要将图像分为两个类别。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了强大的工具来进行图像分类任务。本文将介绍使用PyTorch进行图像二分类的基本步骤，并提供代码示例。
## 数据集准备
在进行图像分类任务之前，我们首先需要准备一个数据集
原创
2023-12-24 06:52:45
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# PyTorch进行图像二分类：入门指南
图像二分类是计算机视觉中的一个基本任务，旨在将图像分为两个不同的类别。这项技术在许多领域都有广泛应用，比如医学影像分析、人脸识别和垃圾分类等。本文将介绍如何用PyTorch框架进行图像二分类，并提供完整的代码示例。
## 项目准备
在开始之前，请确保您安装了以下库：
```bash
pip install torch torchvision ma
导读： 本文通过一个具体的小例子带你入门Keras图像分类，希望各位能够通过这篇文章能够学习到一些图像分类的基本操作。这篇文章主要介绍一些在Keras中需要的常见操作。这些常见操作包括：如何保存模型并在稍后使用它们进行预测，显示数据集中的图像以及从系统中加载图像并预测其类别。训练模型是一个循序渐进的过程，十分缓慢。但是，在这里，我们需要训练我们的模型一次，然后保存，这样我们就可以随时加载
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2023-09-25 07:47:52
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本篇记录一下如何使用bert进行二分类。这里用到的库是pyotrch-pretrained-bert，原生的bert使用的是TensorFlow，这个则是pytorch版本。本篇文章主要参考了基于BERT fine-tuning的中文标题分类实战的代码以及如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？的数据。本文的github代码地址：https://github.com/sky9452
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2023-11-14 21:42:31
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前言最近在b站发现了一个非常好的 计算机视觉 + pytorch实战 的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。 因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用 pytorch 实现深度学习在 cv 上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。pytorch官网入门demo——实现一个图像
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2023-08-25 19:01:04
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文章目录一、相关概念1.logistic回归1.1前言1.2目的1.3流程1.4Sigmoid函数1.4.1公式1.4.2图像1.5优缺点2.最优化方法2.1梯度上升算法2.1.1梯度公式2.1.2例子2.1.3迭代公式2.1.4训练步骤2.2梯度下降算法2.2.1与梯度上升算法的区别2.2.2迭代公式2.2.3训练步骤2.3随机梯度上升算法2.3.1训练步骤3.分类3.1二分类3.2多分类3.
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2023-10-11 09:46:36
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# 图像二分类完整 Python 程序
随着深度学习的快速发展，图像二分类（即将图像分为两个类别的任务）在计算机视觉领域得到了广泛应用。例如，医学影像分析、自动标注图片、垃圾食品分类等任务都依赖于图像二分类技术。本文将介绍一个完整的图像二分类 Python 程序，包括数据预处理、模型训练和结果评估等步骤。
## 一、数据准备
在开始之前，我们需要准备数据集。通常情况下，图像二分类任务会使用一
