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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# 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
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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adaboost+hog识别目标前言:我们将要产生一个包含级联分类器的.xml文件(包含级联分类器的信息)，也就是最为关键的一部分将用到opencv_cratesample.exe和opencv_traincascade.exe(在opencv\build\x64\vc14\bin目录下，如果你是32位选择VC12)。正负样本的准备1.准备工作： 我们要建立一个文件夹，可以命名为my_det，op
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2024-09-18 16:06:30
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在机器学习中经常会遇到正负样本的问题，花了一点时间查找资料，基本上弄明白了一点到底是怎么回事，记录在这里以便以后查看，也希望能够帮助到有疑惑的人，当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解的不对的地方能够予以指点。首先我将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解。在分类问题中，这个问题相对好理解一点，比如人脸识别中的例子，查到的资料中介绍的比较清楚的网址如下（http://st
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2024-01-10 16:36:31
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样本不平衡问题如何解决1. 什么是样本不平衡问题？所谓的类别不平衡问题指的是数据集中各个类别的样本数量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。
样本不平衡实际上是一种非常常见的现象。比如：在欺诈交易检测，欺诈交易的订单应该是占总交易数量极少部分；工厂中产品质量检测问题，合格产品的数量应该是远大
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2024-03-14 22:37:09
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collect negative samples of adaboost algorithm for face detection 机器学习中的正负样本
所谓正样本（positive samples）、负样本（negative samples），对于某一环境下的人脸识别应用来说，比如教室中学生的人脸识别，则教室的墙壁，窗户，身体，衣服等等便属于负样本的范畴。
负样本通过采集的方式获取，也可通过生
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2018-01-14 20:03:00
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部分说的很好。RPN训练设置：根据ANCHOR_SCALES和ANCHOR_RATIOS得到(1)width/RPN_FEAT_STRIDE*height/RPN_FEAT_STRIDE*len(ANCHOR_SCALES)*len(ANCHOR_RATIOS)个anchors,如果一个anchor是ground-truth box的最大的IOU的anchor或者IOU大于0.7，那么这个anc
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2024-01-08 14:11:21
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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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目标检测的问题，就是在给定的图片中找到物体的位置，并标明物体的类别。 通过卷积神经网络CNN，我们可以完成图像识别，即分类任务，然后我们需要通过一些额外的功能完成定位任务，即找到上图中方框在图像中的位置。目前目标检测的研究路线如下，相关论文在这里可以找到，在这里我们选取部分论文来解释一下。R-CNN步骤1：训练一个分类模型（比如AlexNet）；步骤2：对该模型进行fine-tuning；步骤3：
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2024-03-14 18:10:52
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确定建模的目标：是分类问题还是回归问题或是无监督学习问题对数据进行分析数据挖掘之特征工程特征：数据中抽取出来的对结果预测有用的信息 特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法中发挥更好作用的过程特征工程的意义更好的特征意味着更好的结果 模型的特征决定模型效果的下限更好的特征意味着只需要更简单的模型 数据采集哪些数据对最后的结果预测有帮助线上实时计算的时候获取是否快捷数据清洗
# Python负样本采样实现流程
## 引言
在机器学习和数据分析领域中，样本的不平衡问题是一个普遍存在的挑战。当正负样本比例严重失衡时，模型往往会偏向于预测占主导地位的样本类别，导致预测结果不准确。为了解决这个问题，负样本采样是一种常见的方法，通过调整样本比例来提高模型的性能。
本文将介绍如何用Python实现负样本采样，以帮助刚入行的开发者快速掌握这一技巧。
## 实现步骤
下面是
原创
2023-11-18 16:29:33
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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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Online Negative Example Mining论文链接背景：在模型训练中，大量的训练数据中会存在一些难以区分的负样本，找到这样的负样例再进行针对性地训练，能够对模型精度有一定的提升。在 two-stage 的目标检测方法中，经过区域生成算法或者网络生成的 region proposals 通常会经过正负样本的筛选和比例平衡后，才送入之后的检测网络进行训练。但是正负样本的定义和训练的比
论文名称：《 SSD: Single Shot MultiBox Detector 》论文下载：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssdSSD 的思想：图片被送进网络之后先生成一系列 feature map，传统一点的one-stage框架会在 feature m
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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目录1. 前序2. 名词解释3. 举例说明4. 参考文献1. 前序在读论文或者看一些博客的时
原创
2022-07-18 21:25:35
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CVPR2020数据集CVPR2020上开源的十个最有用的数据集，用数据来构建更好的人工智能，数据搬运工从来不应该缺席！下面就是十个数据集的分别解释：01FaceScape一个大规模高质量的3D人脸数据集，包括18760张高质量3D人脸模型，对938名志愿者实现20种表情采集，该数据训练可以实现对单张图像预测3D人脸的细节。适应于非商业开源项目。数据集下载地址：https://facescape.
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1412.7062.pdf1 deeplabv1 的简介使用 DCNN 解决图像分割存在的问题1 下采样：增大感受野。但会导致分辨率的下降，丢失了细节信息2 CNN的空间不变性：根本是源于重复的池化和下采样。3 多个尺度上存在对象（在deeplabv2之后得以解决） deeplabv1的解决方法：1 使用空洞卷积解决下采样的问题：将最后两个池
