計算機視覺分類

計算機視覺是一個專注於分析並深層次理解影象和視訊資料的人工智慧領域。計算機視覺領域最常見的問題包括： ① 影象分類 影象分類是教模型去識別給定的影象的一種計算機視覺任務。例如，訓練一個模型去識別公共場景下的多個物體(這可以應用於自動駕駛)。 ② 目標檢測 目標檢測是教

【計算機視覺必讀乾貨】影象分類、定位、檢測，語義分割和例項分割方法梳理

文章來源：新智元 作者：張皓 【導讀】本文作者來自南京大學計算機系機器學習與資料探勘所（LAMDA），本文直觀系統地梳理了深度學習在計算機視覺領域四大基本任務中的應用，包括影象分類、定位、檢測、語義分割和例項分割。 本文旨在介紹深度學習在計算機視覺領域四大基本任務中的應用，包括分類(圖

計算機視覺系列-2-影象分類

給定一張輸入影象，影象分類的任務是判斷該影象屬於哪類, 如果是多工分類, 可以用於分類該影象包含哪個類別。 深度學習作為機器學習中非常重要的分支, 在影象領域中應用非常廣泛. 在影象分類任務中, 通常採用卷積層(CNN)提取特徵, 加上全連線層進行分類,

斯坦福cs231n計算機視覺——線性分類器(中 下)，損失函式和最優化

week 2  10/15-10/21 損失函式和最優化：cs231n_2018_lecture03 觀看視訊 p7 和 p8，瞭解更多關於線性分類器，損失函式以及優化器的相關知識 損失函式 Loss function 我們將使用損失函式（Loss Funct

cs231n 卷積神經網路與計算機視覺 1 基礎梳理與KNN影象分類

本導論主要介紹了影象分類問題及資料驅動方法。 影象分類問題 image classification 影象的分類問題簡單來說就是對選擇一個給定label的過程。如下圖： 此圖片為248×400畫素的圖片，對電腦來說他是一個248 x 400 x 3的3維陣列，其中的

一文詳解計算機視覺五大技術：影象分類、物件檢測、目標跟蹤、語義分割和例項分割

【 導讀】目前，計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一。計算機視覺實際上是一個跨領域的交叉學科，包括電腦科學（圖形、演算法、理論、系統、體系結構），數學（資訊檢索、機器學習），工程學（機器人、語音、自然語言處理、影象處理），物理學（光學 ），生物學（神經科學）和心理學（認知科學）等等。許

詳解計算機視覺五大技術：影象分類、物件檢測、目標跟蹤、語義分割和例項分割...

計算機視覺經典任務分類

一、經典任務計算機視覺領域中和目標有關的經典任務有三種：分類、檢測和分割。其中分類是為了告訴你「是什麼」，後面兩個任務的目標是為了告訴你「在哪裡」，而分割任務將在畫素級別上回答這個問題。二、幾種專業名詞的含義目標檢測，搜尋系統感興趣的目標區域；目標跟蹤，捕獲感興趣區域的運動軌

計算機視覺（影象分類、檢測、分割）資料集和比賽

1 ImageNet資料集和ILSVRC Imagenet資料集是目前深度學習影象領域應用得非常多的一個數據集，關於影象分類、定位、檢測等研究工作大多基於此資料集展開。Imagenet資料集有1400多萬幅圖片，涵蓋2萬多個類別；其中有超過百萬的圖片有明確的類

計算機視覺: 物體分類，場景分類，事件分類

主要總結一下最近看的幾篇場景分類文獻，順便總結場景、物體和事件分類的關係。 [1] ILSVRC 2015 Scene Classication Challenge.冠軍，主要貢獻是Relay Backpropagation和Class-aware Sampl

計算機視覺之訓練分類器

訓練策略： 無參模型:KNN 生成模型：naive bayes 判別模型：線性模型和SVM KNN（k的選擇和距離公式選擇很重要）： 將測試樣本與訓練集中的樣本做距離運算，找到最近的k個樣本，記錄最多的標註結果。 實際的問題來了，如果把測試樣本與所有訓練集樣本做距離運算，計算量太大了，能

【計算機視覺之三】運用k近鄰演算法進行圖片分類

這篇文章主要給不知道計算機視覺是啥的人介紹一下影象分類問題以及最近的最近鄰演算法。 目錄 影象分類 1.1 影象分類的原理 1.2 面臨的問題 1.3 影象分類任務 最近鄰演算法 程式碼實現 L2距離 用k-近鄰進行圖片分類 5.1 k近鄰分類原理

計算機視覺（八）：提取Cifar-10資料集的HOG、HSV特徵並使用神經網路進行分類

1 - 引言 之前我們都是將整張圖片輸入進行分類，要想進一步提升準確率，我們就必須提取出圖片更容易區分的特徵，再將這些特徵當做特徵向量進行分類。在之前我們學了一些常用的影象特徵，在這次實驗中，我們使用了兩種特徵 梯度方向直方圖（HOG） 顏色直方圖（HSV）

計算機視覺（七）：構建兩層的神經網路來分類Cifar-10資料集

1 - 引言 之前我們學習了神經網路的理論知識，現在我們要自己搭建一個結構為如下圖所示的神經網路，對Cifar-10資料集進行分類 前向傳播比較簡單，就不在贅述 反向傳播需要注意的是，softmax的反向傳播與之前寫的softmax程式碼一樣。神經網路內部的反向傳播權重偏導就是前面

計算機視覺（六）：使用Softmax分類Cifar-10資料集

1 - 引言 這次，我們將使用Softmax來分類Cifar-10，過程其實很之前使用的SVM過程差不多，主要區別是在於損失函式的不同，而且Softmax分類器輸出的結果是輸入樣本在不同類別上的概率值大小,Softmax分類器也叫多項Logistic迴歸 線性模型:

計算機視覺（五）：使用SVM分類Cifar-10資料集

1 - 引言 之前我們使用了K-NN對Cifar-10資料集進行了圖片分類，正確率只有不到30%，但是還是比10%高的[手動滑稽]，這次我們將學習使用SVM分類器來對Cafi-10資料集實現分類，但是正確率應該也不會很高 要想繼續提高正確率，就要對影象進行預處理和特徵的選取工作，而不

計算機視覺（四）：使用K-NN分類器對CIFAR-10進行分類

1 - 引言 之前我們學習了KNN分類器的原理，現在讓我們將KNN分類器應用在計算機視覺中，學習如何使用這個演算法來進行圖片分類。 2 - 準備工作 建立專案結構如圖所示 在datasets檔案中下載資料集Cifar-10 k_nearest_neighbo

斯坦福大學計算機視覺課程cs231-01-影象分類

CS231設計為以計算機視覺解決實現影象分類問題和資料驅動方法的入門課程，課程內容如下： 影象分類，資料驅動方法，流水線介紹臨近分類器/K-NN驗證集，交叉驗證，超引數調整最近鄰居的優點/缺點概要總結：KNN在現實中的應用 影象分類 動機.本節中，我們將介紹影象分類問題，

計算機視覺-影象描述符（圖片分類）

標籤: 關鍵點檢測、提取區域性特徵描述符 1、影象描述符、特徵描述符和特徵向量的定義 特徵向量：用於表示和量化影象的數字列表，簡單理解成將圖片轉化為一個數字列表表示。特徵向量中用來描述圖片的各種屬性的向量稱為特徵向量。 影象描述符：理解成一種演算法和方法，控制整個影象如

cs231n 卷積神經網路與計算機視覺 1 基礎梳理與KNN影象分類

本導論主要介紹了影象分類問題及資料驅動方法。 影象分類問題 image classification 影象的分類問題簡單來說就是對選擇一個給定label的過程。如下圖： 此圖片為248×400畫素的圖片，對電腦來說他是一個248 x 400 x 3