具有匹配分数的python中的图像分类
在Python中，图像分类是指使用机器学习和深度学习技术对图像进行自动分类的过程。下面是关于图像分类的完善和全面的答案：
概念： 图像分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，它通过训练模型来识别和分类图像。它基于图像的特征和模式进行学习，然后根据这些学习到的知识对新的图像进行分类。
分类： 图像分类可以分为传统方法和深度学习方法两种。
- 传统方法：传统方法主要基于图像的特征工程，通过手动设计和提取图像的特征来进行分类。常用的传统方法包括基于SIFT、HOG等特征描述子的分类算法。
- 深度学习方法：深度学习方法是目前图像分类领域的主流方法，它通过神经网络模型自动学习图像的特征和模式。常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、残差神经网络（ResNet）、Inception、VGG等。
优势： 图像分类在很多领域都有广泛的应用，具有以下优势：
- 自动化：图像分类能够实现对大量图像的自动识别和分类，大大提高了工作效率。
- 准确性：深度学习方法在图像分类任务上取得了很高的准确性，可以达到甚至超过人类水平的分类结果。
- 实时性：图像分类算法可以在实时或近实时的情况下对图像进行分类，满足对实时性要求的应用场景。
应用场景： 图像分类在许多领域都有广泛的应用，包括但不限于以下领域：
- 视觉监控：通过对监控摄像头中的图像进行分类，实现对异常事件的自动检测和报警。
- 医学影像：对医学影像进行分类，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
- 智能交通：对交通监控摄像头中的车辆、行人等进行分类，实现交通流量统计和违规监测。
- 商品识别：对电商平台上的商品图像进行分类，实现自动化的商品标注和搜索。
- 自动驾驶：通过对道路、交通信号等图像进行分类，辅助自动驾驶系统做出决策。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了丰富的图像分类相关的产品和服务，包括但不限于以下产品：
- 人工智能图像识别（AI Image Recognition）：基于深度学习技术，提供图像分类、图像标签、图像内容审核等功能。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai-image-recognition
- 视觉智能（Image Moderation）：提供图像内容审核服务，可以识别和过滤违规、敏感的图像内容。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/img
- 图像搜索（Image Search）：通过图像相似度搜索和推荐相关图片。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/image-search
请注意，以上仅为腾讯云提供的部分相关产品，更多详情请访问腾讯云官方网站进行了解和查询。
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场景:我导出了TF模型，我有.pb文件。该模型是一种对图像进行训练的简单分类器。THe模型以图像作为输入，提供图像是否属于某一类别的概率分数。
我使用python并使用下面的方法加载模型。图= load_graph('model.pb')
但无法找到发送图像作为输入和检索结果的方法。我应该使用哪些属性来发送输入和接收结果？
浏览 0提问于2018-04-13得票数 1
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在python中，我使用随机梯度下降来执行多类分类，以最小化日志损失函数。
clf = SGDClassifier(loss="log", penalty="l2")
当我对测试集执行交叉验证时，对于数据的每次分割，我计算：
score = clf.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test)
是评价损失函数的分数？
对于每一个交叉验证分割，我的分数总是0.0。那么，这是否意味着我的分类器正确地标记了我的测试数据，还是意味着我的准确率很低？
浏览 5提问于2015-10-20得票数 3
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在Python的多类分类中使用支持向量机有困难。事实上，问题是关于性别分类(从图像)，其中培训数据集只包含"y=1“或 "y=-1”作为类标签(二进制)。但是，在预测中，如果是男性，我必须预测"1“，如果它是女性，则必须预测"-1”，如果分类器不知道，则必须预测"0“。我不知道如何添加这个"0“类。我该用什么？decision_function？
PS:分数是这样计算的：
浏览 0提问于2017-03-25得票数 0
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有没有办法断言图像中检测框的存在，并获得所述假设框的分类分数？
我正在使用tensorflow对象检测图，并希望通过一些小技巧来改进它的准确性；通过声明给定图像中的(N)个对象多于它正在检测的对象，断言图像中的多个区域中存在图像对象，并根据0到1之间的分类分数评估每个假设的图像对象。
换句话说:我想说：“嘿，TensorFlow，我想在这个图像中有一个具有矩形坐标(x1，y1)，(x2，y2)的图像对象。由那个矩形定义的假设检测框的分类分数是多少？”这个是可能的吗？
浏览 7提问于2018-09-08得票数 0
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比较不同分类器的评分结果的好方法是什么？
例如，假设我有一个分类器，它处理12种不同类别的水果。在这12个类别中，4个类别代表苹果的不同观点，4个类别代表香蕉的观点，4个类别代表凤梨。这是一个多类分类器，给定一张图像，它将为该图像可能属于的所有可能的12个水果类别分配一个分数。得分最高的班级被选为图像的班级。
现在除此之外-我有3个单独的分类器，一个用于苹果，一个用于香蕉，一个用于凤梨。每个分类器处理单个水果的4种不同视图。
我想比较一下，使用单一的12类分类器是否比使用单个4类分类器的组合提供更好的结果。
当我在苹果图像上运行12类分类器时，结果确实不如运行单个苹果分类器的结果准确，香蕉和凤
浏览 4提问于2015-01-14得票数 1
我使用openCV python计算了图A和图B的SIFT描述符(使用python2.7)。图像A有16X128 (=2048)描述符，而图像B有10X128 (=1280)。现在我被困住了，因为我不知道如何产生相似的分数。如果你能帮我，我会很感激你的。
分数或相似项是一对匹配描述符(例如欧几里得距离)之间的度量，但是将一幅图像中的SIFT描述符本身与另一幅图像中的SIFT描述符本身进行比较是不可行的，因为在图像A有16X128 (=2048)描述符和另一个描述符有1028之前，它们的数量取决于提取它们的方式而有所不同。
在matlab VL-feat中，分数实现如下：
[fa, da] =
浏览 9提问于2017-11-29得票数 2
我目前正在使用LSTM模型来分类高维表格数据，而不是文本/图像(维度21392x1970)。我还分别尝试了Python中的XGBoost (梯度增强)来完成相同的分类任务(分类为14种不同的分类值中的一种)。我遇到了在XGBoost中使用XGBoost方法的规定，它可以为我提供预测中最相关的特征的F1分数。
我想要创建一个混合模型，它将LSTM和XGBoost结合在一起，但对于如何使用最重要的特性进行分类(可能是通过XGBoost获得这些特性，然后以组合的方式提供给LSTM？)，我感到困惑。如有任何意见、建议和意见，敬请见谅！
浏览 0提问于2019-02-19得票数 1
我想用机器学习(文本分类)的方法做情感分析。例如，nltk朴素贝叶斯分类器。但问题是，我的一小部分数据被贴上标签。(例如，有100篇文章被标记为阳性或阴性)，500篇文章没有标签。我想用标记数据训练分类器，然后尝试预测未标记数据的情绪。有可能吗？我是机器学习的初学者，对此不太了解。
我正在使用python 3.7。
提前谢谢你。
浏览 0提问于2019-11-15得票数 0
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Caffe，批间操作
、、、
因为我有一个基于单个补丁分数的分类器，所以我想把网络对不同图像的预测相加起来。
在中，约简不支持与上一次不同的轴上操作。此外，池操作将产生其输入的平均值，但显然，不会触及整个批处理。
我已经实现了python层，但是对于大规模的实验来说，这还不够快。
有没有办法“和”，或者，更一般地说，用已有的工具在第一轴上操作？
浏览 4提问于2016-08-10得票数 1
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IBM视觉识别。为什么分数低？
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我在IBM上使用视觉识别服务。
我已经建立了一些分类器，特别是其中两个分类器，目的是：
首先:一个“通用”分类器，它必须返回对图像中特定对象的识别的可信度分数。我用50个物体的正面例子训练了它，用了50个类似物体的负面例子(它的细节，它的组成部分，图像类似于它等等)。
第二:一个更具体的分类器，如果第一种分类的分数相当高的话，就能识别之前识别出的特定类型的对象。这种新的分类器被训练为第一个分类器: 50例A型宾语，50例B型宾语。第二种分类应该比第一种更具体，因为图像更详细，而且它们之间都是相似的。
结果是，这两个分类器工作良好，一组特定图像的预期结果在大多数情况下都符合事实，
浏览 1提问于2016-08-01得票数 2
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我正在尝试使用LibSVM进行回归。我正在尝试检测人脸(10类不同的人脸)。我将1-10标记为人脸类别，11为非人脸类别。我想开发一个脚本usig LibSVM，它会给我一个0-1之间的连续分数，如果测试图像落在10个人脸类别中的任何一个，否则它会给我-1 (非人脸)。根据这个分数，我可以预测我的成绩。如果测试图像与第一类匹配，则得分应在.1左右。类似地，如果测试图像与类别10匹配，分数应该在1左右(任何接近1的连续值)。我正在尝试使用LibSVM的SVR来解决这个问题。通过分类，我可以很容易地得到预测的类别。但是我想要一个连续的分值，我可以通过回归得到。现在，我在网上寻找使用LibSVM的S
浏览 2提问于2013-05-30得票数 0
当我将评分数据和分类器(分类树)连接到Orange画布预测器Widget时，我会得到一条错误消息"Field7不在域“。我的评分数据确实有一个Field7，分类树使用具有Field7的数据进行了训练，并显示它使用了Field7。我的数据中的Field7和用于构建分类器的训练数据都是连续的。
这里的问题是什么，我该如何解决？
谢谢..。
浏览 5提问于2016-01-23得票数 0
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我使用这个创建了一个自定义分类器。虽然，我训练了我的两类数据集，当我测试(尝试分类器)一些图像(测试图像，在训练图像中没有显示)时，我得到了一个错误“根据提供的训练数据，该图像的分数不超过0.5的阈值”。如何在脚本(javascripts)中更改这个阈值？
例如，对于等级超过0.2的图像，我可以获得分类数据。
浏览 8提问于2017-09-18得票数 1
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多类分类还是回归？
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我试着训练一个CNN模型，根据他们的审美评分对图像进行分类。有20万张图像，每幅图像被100多名受试者评定。计算平均分数，并将分数归一化。
分数的分布近似为高斯分布。因此，由于数据不平衡，在为每个类分配适当的权重之后，我决定建立一个10类的分类模型。
我的问题：
对于这个问题，分数是连续的，即0<0.2<0.3<0.4<0.5<..<1，那么这是否意味着这是一个回归问题？如果是这样的话，我如何平衡回归问题的数据，因为大多数数据点都在0.4到0.6之间。
谢谢!
浏览 0提问于2018-04-03得票数 6
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似乎科学学习的f1_score avg微/宏()是基于多标签数据分类器，但我想知道是否同样可以用于多标签聚类？
我正在处理的数据是在50.000个时态(Ts)上使用scikit的kmeans进行集群的。因此，我以簇的形式结束: c1{ts_1，ts_2 .}，c2{ts_20，ts_21 .}等等。
每个时间序列都可能有一个太多的标签，我想用它作为f1 avg微观和宏观分数的黄金标准。然后，簇的时间序列可以被其标签(L)取代: c1{(L_1，L_2)，(L_3，L_4，L_5).}
f1 avg的微观和宏观分数可以应用到这样一个数据集的聚类中吗?或者我应该看的还有其他分数吗？
浏览 2提问于2017-11-13得票数 0
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训练: w，b= vl_svmtrain(feature_matrix.FeatureVector，label_vector.labelsMatrix，0.1)；
分类：
[~,~,~, scores] = vl\_svmtrain(feature\_matrix.FeatureVector\_temp, labels, 0, 'model', w.w, 'bias', b.b, 'solver', 'none') ;
我在训练时给出了标签-1和1。当我使用该模型进行分类时，它返回的分数既小于-1又大于1。如何将这些分数用于二进
浏览 5提问于2014-12-16得票数 0
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背景:我们有向用户显示不同产品的软件。
问题:在给定的一组规则中，确定哪些是我们应该向用户展示的主要产品。这些是图像。我们正在用Python编写这篇文章，但我认为这并不重要。
规则
这些并不重要，所以我就把它们缩写一下。我可以为其中每一个计算一个布尔返回值。重要的是，有些必须完全匹配，有些必须按优先顺序匹配。
Rule Notes
Rule_1 The image HAS to have this.
Rule_2 The image HAS to have this.
Rule_3 The image HAS to have this.
Rule_4 (see the n
浏览 0提问于2020-08-11得票数 1
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我正在我的数据集上尝试不同的Weka分类器。我有一个很小的数据集，我将我的数据分为五类。我的问题是，当我通过不同的分类器应用交叉验证或百分比分割分类时，我得到了非常不同的结果。
例如，当我使用NaiveBayse或BayseNet分类器时，所有类别的F分数都在40左右，但使用SMO时，我得到的F分数为20。当我使用LibLinear分类器时，结果更差，它给我的F分数约为15。
也许我应该提一下，因为LibLinear分类器不接受名词性，所以我为每个可能的名义值分配了一个代码，并将它们用作我的数据集中的Numeric值。
谁能告诉我为什么我得到了如此不同的结果？我希望所有的分类器都有大致相似的结
浏览 0提问于2014-02-26得票数 0
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我想通过OpenCV和python在图像上应用无监督学习，以检测和分类图像中的一些特殊模式，并形成不同的杂波。
浏览 7提问于2017-07-30得票数 1
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分类模型可以用于目标检测吗？
、、、、
假设我们分别有n张猫和狗的图像，我们训练了一个图像分类模型来对新图像进行分类，概率分数表示它是猫还是狗。
现在，我们得到了在同一图像中包含多个猫和狗的图像，我们如何检测和定位对象(这里是猫和狗)？
如果可能，我们是否还可以描绘模型考虑的焦点区域以进行预测，以便可以绘制边界框？
浏览 29提问于2020-02-27得票数 0
据我所知，Viola-Jones人脸检测中的每个弱分类器都会得到N个训练样本和1个特征。
1)这是否意味着我必须首先检查160k以上的分类器以获得24x24帧，因为有那么多Haar特征？
2)每个弱分类器是否在N个训练样本中检查自己的特征？也就是说，使用N个图像中每个图像的分数，并检查积分图像来计算其是否为人脸？
浏览 2提问于2020-05-14得票数 0
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我正在从事人脸识别项目，使用深度学习架构将图像分类到相应的类中。网络在softmax层的输出是预测的类标签，在密集层的最后一层的输出是输入图像的特征表示。这里的特征向量是一个大小为1000的一维矩阵.预测类是识别类型问题，但我对验证问题很感兴趣。
因此，对于两个样本图像，我需要使用它们的特征表示来比较两幅图像之间的相似性/差异性得分。如果匹配分数大于阈值，则为命中，否则不命中。请告诉我是否有标准的方法？
相似面的示例(理想情况下应该生成matchscore>threshold)：
浏览 1提问于2017-11-19得票数 0
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是否存在接受多个数据集进行处理的模块？例如，“拆分数据”、“编辑元数据”和“选择数据集中的列”不接受多个数据集作为输入。 这就是我所做的:在我的模型中有几个数字和分类变量。我使用“转换为指示器变量”模块为我的数据创建虚拟变量。如何将指标变量和数值变量包含到一个数据集中，以便拆分模型的数据？ 到目前为止，我正在使用Python进行数据处理，并在Azure MLS中移动数据集以进行建模。理想情况下，我需要在Azure MLS中处理数据争论。 我希望有一个模块来整合Azure MLS中的分类绑定变量和数值变量
浏览 28提问于2019-04-11得票数 0
我有一组图像被分类为质量好的图像和质量不好的图像。我必须训练一个分类模型，这样任何新的图像都可以被分类为好/坏。支持向量机似乎是最好的方法。我用MATLAB做过图像处理，但没有用python做过。
有没有人能建议一下如何用python来做这件事？这些库是什么？对于SVM scikit的存在，图像的特征提取和PCA又如何呢？
浏览 1提问于2016-02-05得票数 0
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我理解如何使用诸如熵、基尼指数和方差减少等准则构造决策树(在ID3算法中)。但是这些标准的公式并不关心诸如准确性、召回、AUC、kappa、f1分数等优化指标。
R和Python包允许我在构建决策树时对这些度量进行优化。他们对这些指标中的每一个都有什么不同？变化在哪里发生？
对于不同的分类/回归算法，这些变化是否有一个模式？
浏览 0提问于2020-03-13得票数 1
我正在研究一个机器学习(图像分类)，我发现了一个有两个文件的数据集：
图像(20,000张图像)“图像”图像编号从1到20,000 (未分类为类)“- JSON文件，包含图像的信息和分类(12类图像) JSON文件的结构如下：
{
"<image_number>": {
"image_filepath": "images/<image_number>.jpg",
"anomaly_class": "<class_name>"
},
...
}
因此，
浏览 2提问于2020-12-18得票数 0
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我正在尝试使用python进行形状图像分类的CNN教程之一。我有4个不同形状的文件夹。我尝试使用以下代码拆分数据集。 os.mkdir(os.path.join(path_target, 'train'))
os.mkdir(os.path.join(path_target, 'valid'))
for t in ['train', 'valid']:
for folder in ['circle/', 'square/', 'star/', 'triangle/&
浏览 25提问于2021-01-04得票数 0
我有热带风暴的图像，并试图建立一个模型来对风暴类别进行分类。在这里，我试图使用以前的风暴图像来预测最后一个风暴阶段，但最后一个风暴只有5个类别训练集有7个类别(基本上我拆分数据集，比如最后一个风暴作为测试，第一个风暴作为训练).Finally我不得不问，有什么方法可以预测比训练课程更少的课程吗？
浏览 17提问于2020-09-25得票数 0
3回答
对于模板匹配，我在java中使用TM_CCOEFF_NORMED，直到现在，我都得到了非常准确和有意义的结果，但是对于这个特定的模板图像，我得到了错误的匹配分数。模板图像故意不属于输入(源)图像，所以我希望有不好的匹配分数，最差的，但它给了我最好的；"1.0“，并且总是在相同的位置左上角找到模板图像。
下面是我的模板图片：
具有红色云输入图像的示例输出：(根据程序，绿色突出显示是最佳匹配)
带有黑暗城市输入图像的示例输出：
MinMaxLocResult mmr = Core.minMaxLoc(result);
matchScore = mmr.maxV
浏览 0提问于2014-11-27得票数 0
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我是一个新的python学习，我开发了一个数据挖掘算法，使用scikit学习分类方法，现在我需要找到它的准确性。首先要知道，
在Python学习中，分类和回归分数有什么不同？
还有其他方法可以计算我的预测算法的准确性吗？
r2_score(y_test,predictions)
f1_score(y_test,predictions)
Regression score (%)== 66%
Classification score (%) == 75%
浏览 0提问于2014-05-03得票数 1
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有两组彩色图像: A和B。对于A中的每一幅图像，我想在B中找到最接近的10个图像，即10个最高的分数。
而且，A中的每一幅图像的大小和B中的图像大小是不同的。
注意，它不是将A中的图像分类为不同的类别，而是查找最相似的图像。
此外，需要一个分数来解释相似之处。如果B中有100幅图像，那么A中的每幅图像都应该有100分。
我知道CNN可以用来解决这个问题，但我找不到任何信息。
做这件事的方法是什么？
是否有任何项目或例子可供效仿？
非常感谢。
浏览 0提问于2018-05-21得票数 0
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现在我有了一个solr集合:问题
问题有一些领域：
id
answer_count
created_at
updated_at
现在我有了分类规则：
score = answer_count * 100 - (the hours now to created_at) * 5
那我就得按分数分类。
因为分数是实时的，我怎么能做到呢？
浏览 3提问于2015-06-18得票数 0
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我正在使用Python，并且有一些混淆矩阵。我想通过多类分类中的混淆矩阵来计算精确度、召回率和f度量。我的结果日志不包含y_true和y_pred，只包含混淆矩阵。
你能告诉我在多类分类中如何从混淆矩阵中获得这些分数吗？
浏览 1提问于2018-01-05得票数 7
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3回答
在用lda()在R中完成线性判别分析之后，是否有一种方便的方法来提取每一组的？
从链接中，
这些都不应与判别函数混淆。分类函数可用于确定每种情况最有可能属于哪一组。分类功能和分类功能一样多。每个函数都允许我们通过应用公式计算每个组的每个案例的分类分数：
Si = ci + wi1*x1 + wi2*x2 + ... + wim*xm
在这个公式中，下标i表示相应的组；下标1、2、…、m表示m个变量；ci是I‘the组的常数，wij是第I组分类分数计算中j’the变量的权重；xj是j‘the变量各自情况的观测值。Si是结果的分类分数。
我们可以利用分类函数直接计算一些新观测的分类分数。
浏览 6提问于2011-04-12得票数 9
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我没有找到与我类似的问题，我也不确定这是否可能。我有几个文档，每个文档都是一个人，例如： {
"name" = "Paul",
"score" = 105
}
{
"name" = "John",
"score" = 98
} 在更新之前，我有一个包含名称和新分数{"Paul": 107, "John": 92}的字典(用python编写)。如何在一次请求中更新字典中所有文档的分数？
浏览 21提问于2019-03-13得票数 1
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我使用R中的MatchIt包进行精确匹配。当我完成匹配并使用钴检查平衡时，我被告知，对于我的分类变量，Diff.Adj为0.00，对于连续变量，为-0.06。
但是，当我在in摘要中创建一个表时，这些变量的标准差异分数为:分类变量为0.65，连续变量为0.30。
有人能解释一下这两个包裹之间的差异吗？
在gt汇总中，我正在将表连接到add_difference(everything() ~ "smd")。
浏览 25提问于2022-03-23得票数 -1
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我有一个简单的图像分类问题。我正在编写一个拼图拼图应用程序，需要将图像分类到难度级别(例如，容易、中等、难)。
我想开发一个简单的算法来进行这种分类，困难的基础上的因素，如大的固体彩色区域和重复模式的图像。这类分类可在以下网站上看到。
我想在没有太多人工干预的情况下自动化这个分类。这是可能的吗?什么是最好的方法来接近它。(不担心性能，简单好，不需要巨大的准确性)
关于难度的更多细节和示例
编辑:我想出一个简单的算法来粗略地对图像进行分类或给出分数
浏览 3提问于2015-10-14得票数 2
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有6个类标签编码为0,1,2,3,4,5
在执行分类报告评分时，它输出的精度、宏avg、加权avg、.The微观平均分数在输出中缺失。我不知道为什么微观平均分数没有被打印出来。我该怎么做才能得到最低均分呢？
print(classification_report(y_test, best_preds,labels=[0,1,2,3,4,5]))
precision recall f1-score support
0 0.65 0.76 0.70 46
1 0.74 0
浏览 0提问于2019-10-09得票数 2
我正在使用scikit-learn来训练分类器。我还希望进行交叉验证，但在交叉验证之后，我希望对整个数据集进行训练。我发现cross_validation.cross_val_score()只返回分数。
编辑:我想用我所有的数据来训练具有最佳交叉验证分数的分类器。
浏览 1提问于2014-03-24得票数 2
你好，我正在从事人员识别工作，我想从多类SVM分类中获得每个测试样本(图像)的分数。我使用的是c#和EmguCv。任何帮助都将不胜感激。
浏览 1提问于2015-06-24得票数 1
1回答
我只想处理图像。问题是我有两种输入图像。一张是准确抓拍的卡片图像，另一张是通过将信用卡放在抓拍中心的桌子上拍摄的。我只想在获得输入并读取它之后对输入图像进行分类。Python和OpenCV是我正在尝试开发的。
我已经尝试了一些寻找边缘的方法，但我期待着比这一步更好的东西。
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]
for c in cnts:
peri = cv2.arcLength(c, True)
approx =
浏览 6提问于2019-07-17得票数 0
2回答
如果数据集包含一些特征，其中一些是分类变量，另一些是连续变量，则决策树比线性回归更好，因为树可以根据分类变量准确地划分数据。是否存在线性回归优于随机森林的情况？
浏览 2提问于2018-06-26得票数 3
我有一个用于图像分类的cnn模型，它使用sigmoid激活函数作为其最后一层
from keras import layers
from keras import models
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',
input_shape=(1500, 1500, 3)))
..........
model.add(layers.Dense(1, activatio
浏览 1提问于2018-05-01得票数 2
我正在使用libsvm python接口，我想知道在使用多分类时，是否有一种方法可以获得置信度分数/概率。
浏览 0提问于2013-12-20得票数 0
我使用scikit-learn使用f分数来测量多标签分类，其中每个图像的标签是不平衡的，并且每个图像的标签数量很少。 我应该使用什么?为什么要使用？average = "micro"还是"samples"
浏览 11提问于2020-07-20得票数 0
2回答
存储和加载图像描述符
、、、、
我已经使用ORB/FLANN来比较图像，并希望保存/加载来自FLANN的图像描述符到一个文件中，以便以后可以读取它们以与另一个图像进行比较。
import numpy as np
import os
import cv2
# read in two images and identify their keypoints and descriptors using ORB
first_image = cv2.imread('firstimage.jpg', 0)
second_image = cv2.imread('secondimage.jpg', 0)
d
浏览 6提问于2021-11-14得票数 1
在一个项目中，我一直在使用Python NLTK、文档分类和朴素贝叶斯分类器。正如我从文档中了解到的，如果您的不同文档被标记为pos或neg作为标签(或超过2个标签)，这将非常有效。
我正在处理的已经分类的文档没有标签，但它们有一个分数，一个介于0和5之间的浮点数。
我想要做的是构建一个分类器，就像文档中的电影示例一样，但它将预测一段文本的分数，而不是标签。我相信文档中提到了这一点，但从来没有进一步探讨过“数字特征的概率”。
我不是语言专家，也不是统计学家，所以如果有人有这样的例子，我将不胜感激，如果你能与我分享这一点。谢谢!
浏览 1提问于2012-10-23得票数 8
1回答
我已经建立了一个用于图像分类的CNN模型。我想挑选五个图像，这些图像被网络正确分类，并且具有最大的softmax分数(对于每个类别)。 我尝试检查model.evaluate(X_test，y_test)，但它给出了模型的整体softmax得分。 model = Sequential()
model.add(Conv2D(96, (7, 7), kernel_initializer='he_uniform', padding='same',strides=2, input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(Activation(&#
浏览 10提问于2019-09-28得票数 0
我想检测一个图像中是否有一个特定的(自定义)对象。我试着查看google云顶点ai的文档，但我很困惑。我不是人工智能或ML工程师。
它们为映像提供以下服务
分类(单一标签)
分类(多标签)
图像目标检测
图像分割
几乎所有这些特性都需要至少两个标签。必须为每个标签分配至少10幅图像才能工作。
现在，假设我有10张猫图像。我的标签上有个名字叫猫。然后我必须创建另一个名为non_cat的标签。对吗？有无限的可能性，一个形象没有猫。这是否意味着，我在non_cat标签上上传了10张猫照片和10张随机垃圾照片？？
目前我选择了image object detection。它检测
浏览 9提问于2022-11-06得票数 0
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