文章目录概述图像分类数据驱动方法第一个算法：最近邻分类器L1距离K近邻分类器L2距离算法的超参数线性分类器线性分类器的限制思考题 概述本次课首先介绍了计算机视觉任务的困难所在；从宏观的角度设计了计算机视觉的典型模块结构；以Cifar-10为例，介绍了两种朴素的机器学习分类方法：最近邻分类器和K近邻分类器、线性分类器。 准备要搭实验环境，目前刚入门，还是先用免费的线上的弄弄 暂定Google Co
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2024-10-17 08:08:06
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# 深度学习分类模型输出为 NaN 的原因及解决方案
在深度学习的应用中，模型训练时出现输出为 NaN（Not a Number）的问题是一个常见而又让人头疼的现象。NaN 的出现不但影响了结果的可靠性，还可能导致模型训练的失败。本文将探讨 NaN 出现的原因，并提供一些解决方案。
## 为什么会出现 NaN？
NaN 的出现通常是由以下几个原因造成的：
1. **数据异常**：输入数据中
研究机器学习的小伙伴应该都知道，机器学习主要有两大类模型：分类和回归。这里先大概说一下分类和回归的区别与联系，方便大家对机器学习其他模型有一个宏观的认识。分类和回归联系 其实分类和回归模型本质上是一样的，它们都是通过已有数据构建（求解）一个模型，其中x表示一个n维的
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2023-10-16 21:47:37
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任务目标：图像分类图像分类，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。深度学习1.丰富了低、中、高等级的特征边缘、纹理、形状、颜色.....高纬度的人类无法理解的特征2.越深、越宽的网络具有越强的表达能力日有学者证明，一个宽度为K、深度为H的网络，能够产
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2024-06-10 00:46:19
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目录内容框架内容一. 图像分类、数据驱动方法和流程二. Nearest Neighbor分类器三. k-Nearest Neighbor四. 验证集、交叉验证集和超参数调参五. Nearest Neighbor的优劣六. 应用kNN实践七. 拓展阅读 内容框架数据驱动方法和图像分类问题。内容一. 图像分类、数据驱动方法和流程数据驱动： 给计算机很多数据（数据库，训练集），然后实现学习算法，让计算
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2024-05-19 20:28:00
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(一).选题背景：什么是图像分类？它有哪些应用场合？图像分类任务是计算机视觉中的核心任务，其目标是根据图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的图像区分开来。从已知的类别标签集合中为给定的输入图片选定一个类别标签。它的难点在于：跨越“语义鸿沟”建立像素到语义的映射。还有就是视角、光照、尺度、遮挡、形变、背景杂波、类内形变、运动模糊、类别繁多等问题。手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景有广泛应用。从20
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2023-08-14 11:40:00
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1. float(‘NaN’) 判断： float(‘NaN’) != float(‘NaN’)
2. pandas中的 nan 判断：
• pd.isnull(df1) # df1 是DataFrame对象，也可以是Series对象
• pd.isna() # 直接判断DataFrame某一列是否为空值 两种用法效果一致
• df[‘c’].isna()
• pd.isna(df[‘
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2023-06-21 00:49:22
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##################小菜鸡的蛋仓#####################图像分类和目标检测技术是计算机视觉领域的重要研究方法。这些技术帮助机器理解和识别实时对象和环境，帮助数字图像作为输入。由于像图像分类和目标检测这样的方法都是围绕着数字图像中的目标识别而展开的，所以常常会留下混淆：这两种技术到底是什么，这两种技术又是如何区别的？图像分类简单地说，图像分类是一种用于对图像中特定对
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2024-02-23 11:13:51
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1.什么是图像分类图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签总是来自预定义的可能类别集。 示例：我们假定一个可能的类别集categories = {dog, cat, eagle}，之后我们提供一张图片（图1）给分类系统： 图1 图像分类目标是根据输入图片且根据预定义类别分配标签这里的目标是根据输入图像，
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2024-05-06 16:28:42
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增强色彩操作颜色偏移 这种增强通过将每个通道乘以随机选择的系数来随机调整图像的色调、饱和度和亮度。系数的选择尽量在[0:6; 1:4]内选择，以确保图像不会偏离得太严重。def color_skew(image):
h, s, v = cv2.split(image)
h = h * np.random.uniform(low=0, high=6)
s = s * np.r
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2024-05-03 14:41:04
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文章目录1、图像分类与KNN1.1 图像分类1.1.2 图像识别的难点：类内形变+类间相似**1.1.3 图像识别的途径1.1.4 机器学习解决图像分类的流程1.2.1 CIFAR-101.2.2 基于最近邻的简单图像类别判定1.3 k近邻分类器1.3.1 交叉验证与参数选择1.3.2 kNN算法的优缺点 1、图像分类与KNN1.1 图像分类对于一张输入的图像，判定其属于哪个类别，图像分类是计算
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2024-04-12 12:24:29
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## Python找到为NaN的位置
在数据处理和分析的过程中，我们经常会遇到缺失值（NaN）的情况。NaN代表着缺失的数据，它可能是由于数据记录错误、数据损坏或者其他原因导致的。在Python中，我们可以使用NumPy和Pandas库来处理NaN值。本文将介绍如何使用Python找到NaN值的位置，并给出相应的代码示例。
### NumPy中的NaN值处理
NumPy是一个功能强大的数值计
原创
2023-11-14 06:39:31
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## Python 删除为 `nan` 的值
在数据分析和处理中，经常会遇到数据中存在缺失值的情况。在Python中，`NaN`（Not a Number）是用来表示缺失值的一种特殊值。对于包含大量缺失值的数据，我们需要对这些缺失值进行处理，以保证数据的准确性和可靠性。本文将介绍如何使用Python删除包含`NaN`值的数据，并提供相应代码示例。
### 什么是 `NaN`？
在Python
原创
2023-09-22 01:32:16
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文章目录1. 前馈神经网络的缺点2. RNN的基本结构与数学定义3. GRU(Gated Recurrent Unit)4 LSTM(Long Short-Term Memory)4.1. peephole连接4.2 projection5. RNN的反向传播5. RNN实战技巧5.1. 对梯度的范围进行限制5.2. 对输出值进行采样 前馈神经网络的缺点对于输入向量中个分量的位置信息
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2024-09-29 20:01:37
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目录概要为什么需要视觉注意力注意力分类与基本概念软注意力The application of two-level attention models in deep convolutional neural network for fine-grained image classification---CVPR20151. Spatial Transformer Networks(空间域注意力)-
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2024-05-24 20:26:14
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按照应用目的分类(物体识别、数据挖掘、恢复、分割)、按图像种类分类(普通图像、遥感图像)常用的图像处理算法：数字图像处理基础、遥感数字图像处理、机器视觉、计算机视觉图像处理程序：C++ OpenCV、Matlab与图像处理 1. 数字图像处理-概述其实，造成“不可能图形”（三角形的三个角都是90°）的并不是图形本身，而是你对图形的三维知觉系统，这一系列在你知觉图形的立体心理模型时强制作用
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2023-06-21 22:07:20
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1. 创建模型浏览器打开https://ai.baidu.com/easydl/image_classification点击开始训练，然后点击创建模型，选择公司或个人，填写对应资料，如下图：点击下一步，可以看到模型已经创建成功2.创建数据集点击我的数据集——>创建数据集输入数据集名称，然后上传压缩包，图片和压缩包需要遵守右边的规定。然后点击上传压缩包——>保存然后等待数据集处理完成，这
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2024-04-16 13:59:07
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图像分类图像分类是把一副图像赋予一个标签的，标签范围已知。图像分类问题是计算机视觉的核心；其他计算机视觉问题，例如物体检测、分割等，最终都可以看做是图像识别问题。下面是一副图像，高和宽分别为400和248，包括3个通道RGB。这意味着图像包含400×248×3=297,600个像素，分类过程就是把这么多像素转换为一个标签。 图像分类面临着以下挑战： 1、视角变化：同一个物体
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2024-03-23 09:22:16
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问题目标图像分类是计算机视觉领域中一个较为基础的问题，它的目标是根据事先定义好的图像类别，将输入图像划分到对应的类别当中去。（目前，在最著名的ILSVRC挑战赛当中，计算机的分类准确度已经可以超过人类。）面临的挑战当给出下面一幅图片，我们可以瞬间指出这是一只猫，这是由于我们的大脑经过上亿年的发展，已经建立起了一个完善强大的视觉系统，但是，对于计算机来说，这是并非是一件易事。 在计算机的“眼”中，如
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2024-04-03 09:42:40
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一、MobileNetV1传统的神经网络，内存需求大、运算量大，导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。之前的VGG16模型权重大小大概有490M，ResNet模型权重大小大概有644M。MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中轻量级CNN网络。相比于传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量（相比VGG16准确
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2024-10-04 15:20:23
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