概述图像标注（Image Captioning）将一张图片翻译为一段描述性文字，需要机器用模型去理解图片的内容，还要用自然语言去表达这些内容并生成人类可读的句子。评价指标由于现实中对每一种图的标注结果进行人工评判的成本很高，所以研究者提出了一些自动评价图像标注效果的方法。BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）BLEU主要用来评估机器翻译和专业人工翻译之间的相似度
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2024-07-25 16:22:13
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计算机视觉系列-1-任务及标注做工程第一步，确定任务，标注数据； 下图很好的展示了图像识别的四种任务: 1. 图像分类(Image classification)如图(a), 给定一张输入图像，图像分类的任务是判断该图像属于哪类, 如果是多任务分类, 可以用于分类该图像包含哪个类别。 所以该类任务的标注非常简单, 只需要标注图片的种类即可. 如果是多任务的, 只需要多标注几种图片是否包含某类物
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2024-09-20 21:50:41
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课时4：数据驱动方法在上一章，提到了关于图像分类的任务，这是一个计算机视觉中真正核心的任务，同时也是本课程中关注的重点。目标：这一节我们将介绍图像分类问题。所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一，并且有着各种各样的实际应用。在后面的课程中，我们可以看
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2024-04-02 22:47:36
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在银行欺诈检测、实时竞价或网络入侵检测等领域通常是什么样的数据集呢？这些领域使用的数据通常有不到1％少量但“有趣的”事件，例如欺诈者利用信用卡，用户点击广告或者损坏的服务器扫描网络。 然而，大多数机器学习算法不能有效的处理不平衡数据集的学习问题，以下七种技术可以有效的帮助你处理上述存在的问题。1.使用正确的评估指标 如上图，对于该问题如果使用精度来衡量模型的好坏，将所有测试样本
当我们在写cscd、EI或者SCI论文时，常常需要放置一些图片，通常情况下需要对图片进行一些处理，对图像横纵坐标、曲线进行标记。本文阐述如何使用Matlab来实现这些功能。 1、如何使用Matlab绘制相关曲线图 在Matlab中，常采用plot函数来绘制二维图像。其函数格式如下： plot(x,y) 如果x,y都属于向量，则它们必须具有相同的长度，plot函数将以x为横轴，绘制出y。如果x,y都
3.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashio
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2024-05-31 16:47:35
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–引言：开篇简述图像处理在智能交通监控、自动驾驶等领域的关键作用，并强调随着深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）的发展，在复杂环境下的车辆颜色精确识别、图像恢复（如去雾和去雨）等难题得以有效解决。yolo改进像去雨去雾技术对目标检测的改进精度具有显著作用，原因如下：提高图像质量：雨雾天气下拍摄的图像通常存在对比度低、细节模糊、颜色失真等问题，这严重影响了图像中目标物体的可见性和可识别性。图像去雨去
本文分享《信息搜索与人工智能》大作业的实现。题目的实现过程全在PPT，下面结合进行说明。题目描述：任选某类图像为训练样本，编程实现其基于 SML 算法的类模型。要求图像的 GMM 为 6 个分量，类模型的 GMM 为 10 个分量。两级 GMM 模型 的初值均由 k-means 算法获得。1、实现过程总述图像特征抽取先用混合高斯模型拟合一组含有共同语义类的图片（就是说我们的数据集，是按类别一批一批
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2024-07-12 16:32:40
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无监督学习 和监督学习不同的是，在无监督学习中数据并没有标签（分类）。无监督学习需要通过算法找到这些数据内在的规律，将他们分类。（如下图中的数据，并没有标签，大概可以看出数据集可以分为三类，它就是一个无监督学习过程。） 无监督学习没有训练过程。
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2024-05-16 05:47:12
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一、前言所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一，并且有着各种各样的实际应用。在后面的课程中，我们可以看到计算机视觉领域中很多看似不同的问题（比如物体检测和分割），都可以被归结为图像分类问题。图像分类流程。在课程视频中已经学习过，图像分类就是输入一个元
Seaborn的分类图分为三类，将分类变量每个级别的每个观察结果显示出来，显示每个观察分布的抽象表示，以及应用统计估计显示的权重趋势和置信区间：第一个包括函数swarmplot()和stripplot()第二个包括函数boxplot()和violinplot()第三个包括函数barplot()和pointplt()import numpy as np
import matplotlib.pyplo
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2024-04-23 13:29:36
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图像标注是有监督机器学习中的数据标注技术之一,要做图像注释，必须需要一个专用的注释工具，现在有很多图像注释工具。在本文中，我们将根据在项目中使用它们以及我们寻找最适合使用的工具时的个人经验，为你们推荐五个最好的免费图像注释工具。imglabimglab是我们尝试过的最新工具，此工具是基于web的工具，但你们也可以在本地安装。这本身就是一个优势，因为你们可以访问该网站并启动注释项目。此外，不需要任何
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2023-12-07 19:58:01
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**流程图：**
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[设计界面]
B --> C[加载模型]
C --> D[预测结果]
D --> E[显示结果]
```
**步骤表格：**
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 准备数据集 | 收集高光谱图像数据集，将其分为训练集和测试集 |
| 2. 设
原创
2024-01-15 21:45:48
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（二）PyQt5绘图技术 使用图形分析数据，不仅简单明了，而且清晰可见，它是项目开发中的一项必备功能，那么，在PyQt5中如何实现图形的绘制呢？答案就是QPainter类。使用QPainter类可以绘制各种图形，从简单的点、直线，到复杂的饼图、柱状图等。 本
在计算机视觉中，图像标注是最重要的工作之一。在大量应用程序中，计算机视觉本质上是拥有一双机器眼睛——拥有看见世界和解读世界的能力。有时，机器学习项目的目的在于解锁那些黑科技，例如增强现实技术、自动语音识别和神经网络机器翻译，这些AI应用程序拥有改变全球范围内个体生命和企业的潜能。同样的，计算机视觉能够带给人们的技术体验（如自动驾驶汽车、面部识别、无人机等等）也是超凡的。然而，没有图像标注，计算机视
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2023-12-17 20:00:00
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1. Labelme 是什么？Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/ 。它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）。 实例分割样例（VOC） 其它样例（场景分割，目标检测，分类）  
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2024-01-17 20:36:13
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文章中提出了一种有效的基于深度学习的方法Random Patches Network (RPNet)目前普遍的深度高光谱图像分类的方法都是Fig.1所示，分别提取得到光谱信息，空间信息或者两者的联合信息然后用分类器分类，但是整体存在几个问题。大多数现有的基于深度学习的方法在训练期间是耗时的；多数深度方法需要确定大量参数的因此现有深度网络的复杂度高，需要大量的训练样本；传统的深度学习方法只利用最深层
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2024-06-04 13:48:46
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对于机器学习中的正负样本问题，之前思考过一次，但是后来又有些迷惑，又看了些网上的总结，记录在这里。我们经常涉及到的任务有检测以及分类。针对与分类问题，正样本则是我们想要正确分类出的类别所对应的样本，例如，我们要对一张图片进行分类，以确定其是否属于汽车，那么在训练的时候，汽车的图片则为正样本，负样本原则上可以选取任何不是汽车的其他图片，这样就可以训练出来一个汽车的分类网络，对这个网络进行测试会发现，
1、数据标注的作用数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。人工智能算法是数据驱动型算法，也就是说，如果想实现人工智能，首先需要把人类理解和判断事物的能力教给计算机，让计算机学习到这种识别能力。数据标注的过程是通过人工贴标的方式，为机器系统可供学习的样本。数据标注是把需要机器识别和分辨的数据贴上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。2、数据标
图像标注是指为图片添加文字描述或标签，以帮助人们更好地理解、识别和分类图像。这些标注可以包括物体、场景、情感、活动等多种内容，常用于计算机视觉、图像识别、自然语言处理等领域。图像标注可以应用于许多领域，比如图像检索、机器翻译、自动驾驶、智能监控等。当涉及到图像标注时，常用的分类可以包括以下几类：物体标注：指在图像中标注出物体的位置和类别。例如，在一张街景照片中，可以用矩形框出汽车、交通灯、行人等物
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2023-08-04 15:38:07
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