前言 使用opencv自帶的分類器效果並不是很好,由此想要訓練自己的分類器,正好opencv有自帶的工具進行訓練。本文就對此進行展開。 步驟 1.查找工具文件; 2.准備樣本數據; 3.訓練分類器; 具體操作 注意,本文是在windows系統實現的,當然也可以在linux系統進行 ...
特征提取和分類是典型計算機視覺系統的兩個關鍵階段。視覺系統的准確性 穩健性和效率很大程度上取決於圖像特征和分類器的質量。特征提取方法可以分為兩個不同的類別,即基於手工的方法和基於特征學習的方法。分類器可以分為兩組,即淺層模型和深層模型。 特征是任何獨特的方面或特性,用於解決與特定應用相關的計算任務。n個特征的組合可以表示為n維向量,稱為特征向量。特征向量的質量取決於其區分不同類別的圖像樣本的能力 ...
2019-12-05 13:41 0 352 推薦指數:
前言 使用opencv自帶的分類器效果並不是很好,由此想要訓練自己的分類器,正好opencv有自帶的工具進行訓練。本文就對此進行展開。 步驟 1.查找工具文件; 2.准備樣本數據; 3.訓練分類器; 具體操作 注意,本文是在windows系統實現的,當然也可以在linux系統進行 ...
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{(x1,y1),...,{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 ...
在前面兩篇文章介紹了深度學習的一些基本概念,本文則使用Python實現一個簡單的深度神經網絡,並使用MNIST數據庫進行測試。 神經網絡的實現,包括以下內容: 神經網絡權值的初始化 正向傳播 誤差評估 反向傳播 更新權值 主要是根據反向傳播的4個基本方程,利用 ...
W1行數等於增加模板個數,分類器有機會學到兩個不同方向的馬的模板。 除了輸入層以外有多少層神經網絡 ...
完整項目見:Github 完整項目中最終使用了ResNet進行分類,而卷積版本較本篇中結構為了提升訓練效果也略有改動 本節主要介紹進階的卷積神經網絡設計相關,數據讀入以及增強在下一節再與介紹 網絡相關參數 輸入24*24的圖片 卷積->relu激活->最大池化->標准化 ...
層會導致信息損失)且計算量相當的情況下,提供更大的感受野。 順便一提,卷積結構的主要問題如下: ...
《數字圖像處理》讀書筆記,整理書中的瑣碎細小的概念,逐漸將其消化理解。筆記內容大部分摘錄自書中內容,並加上一部分解釋內容,便於理解。 像素間的基本關系 4鄰域、對角鄰域、8鄰域 4鄰域 (4-neighbors) 坐標 \((x,y)\) 上的像素 \(p\) 在水平和垂直方向 ...
python數據分析個人學習讀書筆記-目錄索引 第3章 探索數據 本章會介紹一些技術,幫助你對一個銀行營銷電話的數據進行分類。你將學習以下主題:·測試並比較模型·朴素貝葉斯分類器·將邏輯回歸作為通用分類器使用·將支持向量機用作分類引擎·使用決策樹進行分類·使用隨機森林預測訂閱者·使用 ...