原文:目標檢測領域中的數據不均衡問題綜述

作者:Tom Hardy Date: 來源: 目標檢測領域中的數據不均衡問題綜述 參考:Imbalance Problems in Object Detection paper鏈接:https: arxiv.org abs . .pdf 主要內容和相關背景 本文主要介紹了目標檢測領域的八個數據不平衡問題,並將這些問題分類為四種主要類型:類別不平衡 規模不平衡 空間不平衡和目標不平衡。 當與不同類 ...

2020-05-16 11:25 0 1313 推薦指數:

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如何處理數據不均衡問題(分類問題

本文作者用python代碼示例解釋了3種處理不平衡數據集的可選方法,包括數據層面上的2種重采樣數據集方法和算法層面上的1個集成分類器方法。 分類是機器學習最常見的問題之一,處理它的最佳方法是從分析和探索數據集開始,即從探索式數據分析(Exploratory Data Analysis ...

Tue Mar 31 19:49:00 CST 2020 0 2625
如何解決數據不均衡問題

寫在前面:首先需要明確了解的是正負樣本比例懸殊不是本質原因,而是表象,不均衡導致模型表現差的本質原因是;1.類別分布的重疊,簡單來說就是不同類別的特非常接近,或者更極端的是特征沒差的情況下標簽卻不同;2.噪聲問題,很多完全沒用的樣本被引入,比如因為一些意外的原因標注錯誤的樣本等;3.類別分布的子 ...

Tue Jul 09 21:23:00 CST 2019 0 784
目標檢測綜述

總體介紹   目標檢測是計算機視覺里面十分重要的任務,其主要解決檢測在數字圖像中某一類別可見的實例。最終的目的是為了開發一種計算模型和技術,來提供計算機視覺應用所需要的一個基礎的信息即:目標在哪?   作為計算機視覺中眾多基礎問題中的一個,目標檢測成為了許多其他計算機視覺任務的基礎,比如:實例 ...

Sun Dec 13 18:24:00 CST 2020 2 2291
目標檢測綜述

目錄1 INTRODUCTION2 OBJECT DETECTION IN 20 YEARS2.1 A Road Map of Object Detection2.1.1 Milestones: Tr ...

Tue Mar 03 19:12:00 CST 2020 0 1407
如何處理不均衡數據

定義 以二分類問題為例,假設我們的數據集是S,數據集中的多數類為S_maj,少數類為S_min,通常情況下把多數類樣本的比例為100:1,1000:1,甚至是10000:1,這種情況下為不平衡數據,不平衡數據的學習即需要在如此分布不均勻的數據集中學習到有用的信息。 問題不均衡 ...

Wed Jan 08 19:48:00 CST 2020 0 672
目標檢測綜述

這篇綜述是我統計信號處理的作業,在這里分享一下,將介紹計算機視覺中的目標檢測任務,論述自深度學習以來目標檢測的常見方法,着重講yolo算法,並且將yolo算法與其他的one-stage以及two-stage方法進行比較。 目錄 1.介紹 2.YOLO 2.1 ...

Thu Feb 28 08:11:00 CST 2019 2 10010
目標檢測最全綜述

本文作者 劉暢,公眾號:計算機視覺life,編輯部成員 前言 圖片分類任務我們已經熟悉了,就是算法對其中的對象進行分類。而今天我們要了解構建神經網絡的另一個問題,即目標檢測問題。這意味着,我們不僅要用算法判斷圖片中是不是一輛汽車, 還要在圖片中標記出它的位置, 用邊框或紅色方框把汽車 ...

Wed Jul 10 05:39:00 CST 2019 0 2366
 
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