計算機視覺中圖像分類任務脈絡梳理
本文大致梳理了計算機視覺中圖像分類的脈絡，包括常用數據集、經典模型和性能對比。 1 圖像分類常用數據集 以下是幾種常用的分類數據集，難度依次遞增。列舉了各算法在各數據集上的性能排名。 MNIST，60k訓練圖像、10k測試圖像、10個類別、圖像大小1×28×28、內容是0-9手寫數字 ...
原文：計算機視覺基礎-2——圖像分類與卷積網絡介紹
一 圖像分類定義 可以用一個簡單的公式來描述圖像分類的過程： 訓練：通過訓練集 x ,y ,..., xn,yn 來獲得一個預測函數f，滿足在訓練集上的最小誤差。 測試：向預測函數f輸入一個從來沒有見過的x，得到預測值y。 二 泛化能力 我們在訓練的過程中，要注意所訓練出來的模型的泛化能力。所謂泛化能力，就是要讓模型認識不同形態 不同顏色等不同特征的同類事物，例如蘋果，蘋果有黃色的 綠色的 紅色的 ...
2019-07-09 14:56 0 829 推薦指數：
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