计算机视觉中图像分类任务脉络梳理
本文大致梳理了计算机视觉中图像分类的脉络，包括常用数据集、经典模型和性能对比。 1 图像分类常用数据集 以下是几种常用的分类数据集，难度依次递增。列举了各算法在各数据集上的性能排名。 MNIST，60k训练图像、10k测试图像、10个类别、图像大小1×28×28、内容是0-9手写数字 ...
原文：计算机视觉基础-2——图像分类与卷积网络介绍
一 图像分类定义 可以用一个简单的公式来描述图像分类的过程： 训练：通过训练集 x ,y ,..., xn,yn 来获得一个预测函数f，满足在训练集上的最小误差。 测试：向预测函数f输入一个从来没有见过的x，得到预测值y。 二 泛化能力 我们在训练的过程中，要注意所训练出来的模型的泛化能力。所谓泛化能力，就是要让模型认识不同形态 不同颜色等不同特征的同类事物，例如苹果，苹果有黄色的 绿色的 红色的 ...
2019-07-09 14:56 0 829 推荐指数：
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