图像分类和零样本目标识别有啥不同？图像分类 拿12306火车票图片来说吧，总共80种，比如其中一类为红枣，给你100个红枣的图片，尽管这100个红枣的图片千差万别，但都是红枣，机器就拿这100个样本学习并记住其特征,比如红色的、椭圆的，表皮有褶皱的等等。 同样，对于另外79种，也一样操作，学习完成了，你给一张图片,给机器识别，机器提取该张图片的特征后，在学习过的80种中间挑出机器认为概率
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.前言理解有监督的深度学习的关键在于将 推理 和 训练 阶段进行分开，分别理解各种深度神经网络架构的推理和训练阶段的操作就可以理解某个模型。我们定义的模型相当于一个复杂的非线性函数的集合，使用有监督学习的优化方法(如SGD)，我们就可以在这个函数集中优化出来一个 复杂的非线性函数。对于分类问题，通过该函数就可以把线性不可分的特征输入，转化为线性可分的特征。对于回归问题，该函数是一个学习的高维输入
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2024-10-14 07:42:20
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图像分类常用数据集1 CIFAR-102.MNIST3.STL_104.Imagenet5.L-Sun6.caltech-101 在训练神经网络进行图像识别分类时，常会用到一些通用的数据集合。利用这些数据集合可以对比不同模型的性能差异。下文整理常用的图片数据集合（持续更新中)。 基本信息对比表格： 数据集合类别数图像数/类训练集测试集图像大小格式数据集大小图像内容CIFAR-10106k5w
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2024-03-12 11:19:29
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目录概述细节困难负样本挖掘（HEM）在线困难负样本挖掘（OHEM） 概述目标检测任务重存在严重的正负样本不均衡问题，以往的解决方法是困难负样本挖掘方法（HEM），但是它不太适合端到端的网络训练，所以本文提出了一种在线的困难负样本挖掘方法（OHEM），用于Fast RCNN这一类的基于候选框的目标检测模型。关于Fast RCNN细节困难负样本挖掘（HEM）HEM是什么：首先困难样本挖掘（ hard
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2024-06-24 14:56:56
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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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1.原理 1.1 每一个像元作为一个样本，波段作为特征，理想情况下，同类地物应该具有相同或相似的特征描述，因此像元在n维特征空间中聚集在一起，而不同地物应该具有不同的特征描述，因此不同特征地物像元在n维空间中呈现分离状态。1.2 一个像元可以看成有n个特征组成的n维空间中的一个点；同类地物的像元形成n维空间中的一个点群，差异明显的不同地物会构成n维空间的若干个点群。1.3 分类就是要分析特征空间这
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2023-10-10 21:51:23
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原文：Building powerful image classification models using very little data作者：Francois Chollet，2016.6.29专有名词：train训练，validation验证，test测试。scratch，面向少年的简易编程工具。 文章目录1 简介2 我们的设置：仅2000个训练样本（每类1000个）2.1 论深度学习对小
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2024-04-29 23:16:43
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深度学习最大的诟病就是靠海量的数据就行驱动，与人的认知过程不一样，人可以只通过少量的训练样本就可以快速泛化到目标任务上。受人认知过程的影响。小样本学习被提出并成为当前一个比较热门的研究领域，但问题来了，做cv任务的话深度学习强大的特征表示能力还是很牛掰的。人们希望既能用上DCNN的特征表示能力又能做小样本，吐槽一下学术界对小样本的设置N-way K-shot，虽然每一个任务下样本很少，但是采样的方
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2024-05-09 17:09:35
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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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对于巨型互联网公司来说，为了控制数据规模，降低训练开销，降采样几乎是通用的手段，facebook 实践了两种降采样的方法，uniform subsampling 和 negative down sampling。1、uniform subsampling uniform subsampling 是对所有样本进行无差别的随机抽样，为选取最优的采样频率，facebook 试
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2023-10-10 15:25:42
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基本概念在大多数时候，你是没有足够的图像来训练深度神经网络的，这时你需要从小样本数据快速学习你的模型。Few-shot Learning 是 Meta Learning形式化来说，few-shot 的训练集中包含了很多的类别，每个类别中有多个样本。在训练阶段，会在训练集中随机抽取 C 个类别，每个类别 K 个样本（总共CK 个数据），构建一个 meta-task，作为模型的支撑集（support
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2024-05-30 22:14:03
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雷锋网 AI 科技评论按：目前大多数关于图像小样本分类的研究工作都是研究单标签场景，每个训练图像只包含一个对象，然而现实中的场景中以多对象多标签居多，因此对于多标签小样本的图像分类研究更 具现实意义。IBM 的研究人员对多标签小样本的图像分类进行了研究，并在 CVPR 2019 大会上进行了论文分享，相关成果发表在 IBM 官网博客上，雷锋网 AI 科技评论编译如下。当我们将人工智能和机器学习扩展
在本教程中，我们将介绍一些简单而有效的方法，可以使用这些方法构建一个功能强大的图像分类器，只使用很少的训练数据 —— 每类几百或几千张图片。将介绍以下内容：从头开始训练小型网络（作为基线）使用预先训练的网络的瓶颈功能微调预训练网络的top layers我们将使用到以下Keras的features：
fit_generator 使用Python数据生成器，训练Keras模型
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2024-03-19 09:22:19
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实验目的任意选择分类算法，实现乳腺癌分类。要求所有分类算法均自己实现。 下图是一个良性样本： 下图是一个恶性样本：实验过程由于能力和精力有限，我并没有选用CNN模型作为分类器。一方面是因为不借助PyTorch框架实现CNN对我来说过于困难，另一方面是因为本次课内实验提供的数据量太小，我觉得没有必要通过卷积神经网络来进行分类，故本次实验选用了相对简单的全连接神经网络实现。①数据集的读取本次实验的数据
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2024-05-18 11:17:49
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1.背景介绍图像识别和标注是人工智能领域中的一个重要研究方向，它涉及到计算机视觉、深度学习、机器学习等多个领域的知识和技术。图像识别是指计算机通过对图像中的像素值进行分析，自动识别出图像中的对象、场景或特征；图像标注是指人工或自动地为图像中的对象、场景或特征赋予标签，以便计算机更好地理解图像的内容。图像识别和标注的应用范围非常广泛，包括但不限于人脸识别、车牌识别、物体检测、图像分类、图像生成、图像
# 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
在清洗数据构造正负样本时，由于日志的延迟上报问题，在点击事件的问题中构造样本时，往往会出现将曝光未点
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2021-07-13 16:42:28
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场景：样本少，且只有部分进行了标注。负样本类别（不是被标注的那些）不可穷尽，图像处理步骤：1，数据增强,扩充确认为普通苹果的样本数量 2，特征提取,使用VGG16模型提取图像特征 3，Kmeans模型尝试普通/其他苹果聚类，查看效果 4，Meanshift模型提升模型表现 5，数据降维PCA处理,提升模型表现环境：使用conda 安装： tensorflow-gpu 2.10.1 keras 2.
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2024-06-28 12:09:45
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