如何了解对象识别机器学习模型(CoreML)的可能输出
对象识别机器学习模型(CoreML)是一种基于机器学习算法的技术，用于识别图像或视频中的对象。它可以通过训练模型来学习不同对象的特征，并根据这些特征进行分类和识别。
可能的输出结果取决于所使用的具体模型和训练数据集。通常情况下，对象识别机器学习模型(CoreML)的可能输出包括以下几个方面：
- 类别标签：模型可以输出一个或多个类别标签，用于表示图像或视频中对象的类别。例如，对于图像中的猫和狗，可能的输出标签为"猫"和"狗"。
- 置信度分数：模型还可以为每个输出类别提供一个置信度分数，表示该对象属于该类别的概率。这些分数通常是介于0和1之间的浮点数。例如，对于一张图像，模型可能输出"猫"类别的置信度分数为0.85，"狗"类别的置信度分数为0.75。
- 边界框：在对象识别任务中，模型还可以输出一个边界框，用于标记图像或视频中对象的位置。边界框通常由左上角和右下角的坐标表示。例如，对于一张图像中的猫，模型可能输出一个边界框，用于框出猫的位置。
- 多个对象识别：模型还可以同时识别图像或视频中的多个对象，并为每个对象提供相应的类别标签、置信度分数和边界框。
对象识别机器学习模型(CoreML)的应用场景非常广泛。它可以用于图像分类、视频分析、智能监控、自动驾驶、人脸识别、物体检测等领域。通过将对象识别模型与其他技术和平台结合，可以实现更多复杂的应用，如智能家居、智能医疗、智能交通等。
腾讯云提供了一系列与对象识别相关的产品和服务，包括图像识别、人脸识别、视频分析等。其中，腾讯云图像识别API可以帮助开发者快速实现对象识别功能。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云图像识别API的信息：
腾讯云图像识别API：https://cloud.tencent.com/product/tii
总结：对象识别机器学习模型(CoreML)是一种用于识别图像或视频中对象的技术。它可以输出类别标签、置信度分数、边界框等信息。腾讯云提供了与对象识别相关的产品和服务，如图像识别API，可帮助开发者实现对象识别功能。
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基于ARkit和CoreML的视觉框架
computer-vision、arkit、coreml
虽然我一直在研究最佳实践并为一个正在进行的项目(即Vuforia的Unity3D iOS项目进行本地集成，使用AVFoundation提取框架，然后通过基于云的图像识别传递图像)进行试验，但我得出的结论是，我希望使用ARkit、Vision和CoreML；让我解释一下。
我想知道我如何能够捕获ARFrames，使用视觉框架来使用CoreML模型检测和跟踪给定的对象。
此外，一旦识别出对象具有在手势触摸时添加AR对象的能力，那么最好有一个边界框，但是这是可以在完成坚实的项目之后实现的。
这无疑是可能的，但我不知道如何通过Vision将ARFrames传递给CoreML进行处理。
有什么想法吗？
浏览 1提问于2017-07-07得票数 17
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AWS多目标检测在图像识别/分类中的应用
amazon-web-services、machine-learning、computer-vision、amazon-rekognition、amazon-sagemaker
有没有人知道是否有任何SageMaker内置算法支持图像识别中的多目标检测？我在想一些像多标签图像训练和检测/推理之类的东西。
因此，我们能否：
a)使用多标签图像进行培训
和/或
b)从图像中推断多个对象(类似于AWS，但带有自定义标签和培训/传输学习)。
另外，我知道SageMaker图像分类算法的文档中说“将图像作为输入并将其分类为多个输出类别的one”。
任何建议也是受欢迎的。
浏览 1提问于2018-07-05得票数 0
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具有高度可变模型的智能合同机器学习用例
contract-development、contract-design
我在想不同的智能合同使用案例。
Idea
想象一下，一个将图像分类的服务。它以动物(如猫)的图像作为输入，并确定动物的类型。
📷
利用机器学习方法解决了这类分类问题。图像识别服务使用训练数据创建机器学习模型。该模型通过预测api向公众开放。用户需要支付查询此api的费用。机器学习模型不是一成不变的。随着新图像的提供，模型被重新训练以改进未来的预测。
业务事务
要获得预测，需要执行以下步骤：
输入图像
检查帐户余额，当有足够的资金时，继续进行，否则中止。
等待图像识别服务提供输出
接收输出
智能合同
因此，我的问题是，这种想法/商业交易能否作为一个明智的契约来实现？说得通吗？
由于智能契约是不可
浏览 0提问于2017-11-30得票数 0
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实例分割方法是如何处理部分标记数据的？
deep-learning、image-segmentation
假设我有一个包含猫和狗标签图像的数据集。比方说，只有50%的猫实例，在图像中含有狗，被贴上标签。另外，让我们假设50%的图像中含有狗将包含猫。我想对狗或猫的每一个实例进行分类，包括一个包围盒、一个面具和一个分数(也就是说，我使用的是mask )。
这里的问题是：，未标记的猫实例是否会影响模型的分类/分段头？有一个简单的原因吗？
我问过的大多数人都声称他们对模型的质量没有任何影响，但他们无法解释为什么会这样。我认为这里的一个问题是，我对“经典”模型有了更多的经验，每个数据点都会造成损失。我还认为，我不太会说深入学习的语言/行话，不知道从哪里开始寻找答案。请帮帮我！
浏览 8提问于2022-01-12得票数 0
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大咖问答——计算机视觉的原理和最佳实践，你知道多少？
人脸识别、文字识别、图像处理、图像识别
相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。
【分享嘉宾介绍】
image.png
范锦
腾讯云资深技术专家
冀永楠
腾讯云资深技术专家
陈琪
华图在线高级产品经理
卓伟
腾讯云高级研发工程师
周吉成
腾讯云高级产品经理
【问答内容】
1. 图像识别系统的原理和应用方法
2. 腾讯云API搭建图像识别应用的优势？
3. 人脸识别技术在各领域的解决方案
4. 文字识别的技术难点
5. 搭建人
浏览 916提问于2019-04-12
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coreML包图像文件夹和css文件
ios、swift、machine-learning、coreml
对于机器学习和coreML，我想知道如何创建我们自己的模型，将图像文件夹和csv文件混合在一起。
图像文件夹如下：
images
|_ 1.jpg
|_ 2.jpg
|_ 3.jpg
|_ 4.jpg
css文件将是：
filename,width,height,class,xmin,ymin,xmax,ymax
1.jpg,2048,1251,dog,706,513,743,562
2.jpg,1600,980,cat,715,157,733,181
3.jpg,2828,1828,cat,460,1530,482,1557
4.jpg,1276,1754,dog,846,517,878,5
浏览 0提问于2018-08-13得票数 0
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如何提取/裁剪被模型分类的部分图像？
python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning
我刚开始深入学习，我想知道是否有一种方法可以提取包含不同标签的图像部分，然后将这些部分提供给不同的模型以供进一步处理？例如，考虑狗和猫的分类。假设图像同时包含猫和狗。我们成功地分类了图像包含了两者，但我们如何分类的品种的狗和猫在场？
本文提出的方法是提取/裁剪图像中包含狗和cat.And的部分，然后将这些部分分别输入到各自的狗种分类模型和猫品种分类模型中。但我不知道该怎么做。
浏览 3提问于2019-10-13得票数 0
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使用opencv跟踪多个人的头部
c++、opencv、face-recognition
我正在做一个视频处理项目，第一步就是人脸识别。由于我无法训练费舍尔/特征人脸识别器模型，我尝试使用LBP人脸识别器模型，它jst worked...Basically我的人脸识别程序做的是它画了一个矩形周围的识别出的脸，我不想周围的任何矩形外星人faces...but LPB识别器强制做so?...because它预测最近的标签检测到的脸matches....hence一个外星人的脸也被预测为一个训练有素的...：：-(...also谁知道如何提高LBP人脸识别使用任何预处理技术？
浏览 0提问于2013-01-27得票数 2
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视频图像模型的扩展
opencv、machine-learning、computer-vision
我目前有一个机器学习模型，对100k图像进行了训练，能够以非常高的精度识别假冒图像。有没有一种方法可以扩展图像模型来检测视频中的恶搞帧？
我正在寻找训练框架中的修改，我需要做的是将此模型扩展到视频异常检测。
需要澄清的是:对于测试用例，测试视频可以被分割成单独的帧，这些帧可以通过我的图像模型运行。图像模型应该能够准确地识别恶搞帧，从而识别视频中的恶搞人脸。我对如何修改训练感到困惑。任何输入都会有帮助。
浏览 0提问于2020-03-16得票数 0
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从任何图像中检测自定义对象-- Google顶点AI
google-cloud-vertex-ai
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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Keras image_gen.flow_from_directory()中的class_mode参数表示什么？
tensorflow、image-processing、keras、neural-network、training-data
train_image_gen = image_gen.flow_from_directory('/Users/harshpanwar/Desktop/Folder/train',
target_size=image_shape[:2],
batch_size=batch_size,
class_mo
浏览 0提问于2019-12-22得票数 18
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Yolo或一般情况下的增量学习
computer-vision、yolo
我有点迷路了，我需要一点帮助，因为我不知道该怎么走下去。
假设我有10000张图片，每张图片中都有一只猫和一只狗。
我可以将同一组图像留给两个不同的人，其中一个人制作狗标签，一个人制作猫标签吗？然后训练神经网络，首先识别所有的狗，然后识别所有的猫？
恐怕答案是否定的。至少不是直接的。这将是迁移学习-不是吗？
我想我也应该让狗和猫在它们的班级上做记号，并同时训练它们。
如果是的话。让我们假设我已经训练了网络来识别狗和猫，并且它起作用了。
现在我想添加对大象的识别。这里的答案是迁移学习？或者我只是继续训练模型，再增加一个班级？
好吧，但是不管答案是什么，如果在新的10000图像中有大象，但在它旁边
浏览 47提问于2019-11-21得票数 1
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机器学习:使用卷积神经网络将图像分类为3类(狗或猫或两者都不)
image、machine-learning、classification、keras、multilabel-classification
我希望能在考虑这个问题上提供一点帮助。我有一个分类器，可以成功地将图像分类为狗或猫，并具有良好的准确性。我有一个很好的数据集来训练分类器。到目前为止没问题。
我有大约两万只狗和两万张猫图片。
然而，当我试图呈现其他图像，如汽车、建筑物或老虎，既没有狗也没有猫，我希望分类器的输出是“尼醚”。现在很明显，分类器试图将所有的东西分类为狗或猫，而这是不正确的。
问题1：
我怎样才能做到这一点？我是否需要有一组不包含狗或猫的3组图像，并在这些附加图像上训练分类器，以识别其他所有的图像“两者都不”？
在一个很高的水平上，我需要多少张非狗/猫类别的图像才能获得很好的精度？如果非狗/猫图像域如此庞大，那么大约
浏览 2提问于2016-11-28得票数 6
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将经过训练的神经网络用于显示更广泛的周围环境的图像
python、tensorflow、machine-learning、keras、computer-vision
模型已经过训练，它可以可靠地在小图片中识别狗和猫，如下所示：
所有这些图片几乎总是以猫/狗为中心，并且猫/狗占据了几乎所有的图像帧。几乎没有额外的周围环境，这使得网络可以非常有效地进行训练。
下一步是，如何确保相同的模型将有效地告诉我们，在下图中，恰好有一只猫，类似于用于训练模型的猫，但被更广泛的环境所包围？
当模型应该在生产中使用时，是否有一些具体的步骤可以采取，其中的图像显示了比训练中更广泛的上下文？或者，模型能够自动检测到它吗？
浏览 1提问于2020-02-11得票数 0
2回答
分类模型可以用于目标检测吗？
keras、deep-learning、computer-vision、artificial-intelligence、object-detection
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
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帮助定义问题的2类类别是什么？
machine-learning、algorithms
在学习机器学习的过程中，我了解了在开始尝试建模之前定义问题的重要性。
我可以看到两种类型的问题分类：
监督/无监督/强化算法
分类/聚类/回归/排名
在网络上找到的示例定义：
第一类：
监督算法:训练数据集有输入和期望的输出。在培训期间，模型将调整其变量，将输入映射到相应的输出。
无监督算法:在这类算法中，没有目标结果。算法将对不同组的数据集进行聚类。
强化算法:这些算法都是关于决策的训练。因此，在这些决策的基础上，该算法将根据输出的成败进行训练。最后，通过经验算法将能够给出良好的预测。
第二类：
分类:你想要一个算法来回答二进制的是或否问题(猫或狗，好的或坏的，绵羊或山羊，你知道)，或者你想
浏览 0提问于2018-10-09得票数 1
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如何用已经出现的标签或新标签的新图像重新训练多标签图像分类的机器学习模型？
machine-learning、multilabel-classification、pre-trained-model、image-classification
让我们考虑一下，我们有几张3种不同动物的图片，比如一只狗，一只猫和一匹马。然后，我们使用这3个标签使用机器学习来训练我们的图像分类模型。目前，我们正在使用该ML模型对动物图像进行分类。 现在，每当我们有一些猫、马以及新动物老虎和狮子的新图像时，我们希望将这些新图像添加到我们的ML模型中，并将新动物图像添加到新标签类别中，并使用更新后的ML模型进行图像分类。因此，在当前的场景中，我们有5类动物图像。 那么，如何最优地重新训练这种ML模型呢？在这种情况下，哪些技术、框架或平台最适合使用？
浏览 44提问于2020-11-20得票数 1
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tensorflow SSD mobilenet的单个边界框上有多个标签
tensorflow、training-data、object-detection-api
我已经配置了SSD mobilenet v1，并且以前也训练过模型。但是，在我的数据集中，每个边界框都有多个类标签。我的数据集是人脸，每个人脸都有两个标签:年龄和性别。这两个标签具有相同的边界框坐标。 在这个数据集上训练之后，我遇到的问题是模型只标记了面部的性别，而不是年龄。然而，在yolo中，性别和年龄都可以显示。 是否可以使用SSD移动网络在单个边界框上实现多个标签？
浏览 37提问于2019-03-21得票数 0
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从单词集合中预测一个单词
node.js、azure、api、image-processing、artificial-intelligence
我想上传一个图像，并使用图像识别知道什么是上传的图像。我不想检索图像上的对象的标记，而是直接检索图像。
或者是否有任何API来收集图像对象的标记，识别并预测知道上传的图像？
例如，我上传了一个咖啡图像和预期的输出咖啡，而不是下面的标签:门、窗、桌子、人等…
我希望你能理解我想要的。
谢谢
浏览 5提问于2022-10-06得票数 0
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只有"yes“实例的二进制分类
machine-learning、neural-network、classification、svm、knn
假设我有一个二进制分类的问题。我必须为每个输入元素分配一个标签(yes或no)，但在训练集中，我只有"yes“实例。这是很常见的，因为很多时候我们想说一个给定的元素是否与给定的元素“相似”。我们可以在声音识别或图像识别问题中找到可能的例子。
例1:我们有许多狗叫的声音，给出一个新的声音，我们想要判断它是不是狗叫。
例2:我们有许多狗的图片，并给出一张新的图片，我们想说它是否代表一只狗
在常见的机器学习问题中，训练集由“是”实例和“否”实例组成，并给定一个新元素，分类器确定它是更类似于“是”实例还是更类似于“否”实例。
正如上面描述的场景所预期的那样，我们不能有“没有”实例，因为它们都可
浏览 2提问于2016-03-17得票数 0
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