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<e
浏览 44提问于2020-11-20得票数 1
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我是机器学习领域的新手，我有一个问题要问。但让我先发布这个问题。我选择了解决方案:在大多数情况下，解决方案也是非常简单的。利用SIFT、SURF等算法提取兴趣点，得到这些关键点的描述子，并用K均值算法对其进行聚类。我无法理解
浏览 0提问于2016-12-26得票数 0
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如何标记图像的对象
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我搜索了很多东西，想知道如何测试图像中存在的物体。我正在寻找能够提供这方面服务的科学/技术的名称。这是基于内容的图像检索吗？我需要局部特征提取吗？它们是建立在深度学习的基础上的，还是通过SIFT之类的方法工作的？我所研究的只是能够接收到一个查询图像并搜索一个数据库来说明哪个图像“类似”，而不是哪个图像包含了它。
浏览 5提问于2020-06-02得票数 0
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我正在尝试使用CvNormalBayesClassifier来训练我的程序来学习皮肤像素颜色。我有一组训练图像和响应图像。响应图像是黑白的，皮肤区域标记为白色。以下是我的代码：for (int i = 0; i < numFiles; i++) {
string trainFile
浏览 0提问于2013-04-09得票数 1
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我正在跟踪一个关于机器学习基础的，并且提到了一些东西可以是一个特性或一个标签。
据我所知，特性是正在使用的数据的属性。我不知道这个标签是什么，我知道这个词的意思，但是我想知道它在机器学习中意味着什么。
浏览 0提问于2016-11-30得票数 121
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我想要做的是训练一个模型来识别在我的数据集中被错误标记的图像，例如，在一种狗类中，我可以找到猫的图像，我想要一个模型来检测所有在错误类中的图像。有没有人试过这样做有更多的细节，或有人有任何想法？
浏览 0提问于2022-05-03得票数 0
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我们能有一个模型来区分句子的意图和给定的输入文本，如下面的例子？
这里有两个独立的意图: turn_lights，set_reminder。
浏览 0提问于2018-11-01得票数 0
我只是想知道对象检测API中可用检查点的“分类”和“检测”微调类型之间的区别。他们都有资格训练新奇的课程吗？从这样的训练中获得的检查点，可以用非常相同的pipeline.config进一步训练，或者它需要具有不同的微调类型？为了使问题更清楚，可以参考中提到的ckpts。深入代码可以发现，例如，CenterNet模型的一些类使用Center
浏览 1提问于2020-11-19得票数 2
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我想要建立一个多标签图像分类模型，可以检测到许多不同的标签。对于每个标签，我至少可以得到5000个正面的例子和5000个负面的例子。但是，我的问题是如何使用这种格式的数据来训练多标签图像分类器。我试图这样做一个模型，因为我将有相当多的标签，并需要不断添加<e
浏览 0提问于2019-08-21得票数 1
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用户从电视机上捕获徽标，然后算法是：-在每个模板上运行4个独立的模板匹配，以获得每个模板匹配捕获图像的概率。对于正确模板和图像之间的模板匹配，我得到的概率在0.78到0.91之间。对于其他的标志，我得到的概率在0.71到0.83之间(但由于阈值高，检测成功)。对于正确模板和图像之间的模板匹配，我得到的概率在0.91到0.94之间。对于其他的标志，我得到的概率在0.
浏览 6提问于2012-03-16得票数 3
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表中数据列的多标签分类
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我正在寻求关于涉及数据列标记的机器学习问题的指导。目前，我有一个系统，用户可以在这个系统中向表中的列添加多个标记。但是，我想通过使用多标签分类来自动标记新列。得到的特征将包括统计值，如标准差、最大值、最小值、峰度等。我是否正确地使用这些特征作为多标签分类模型的输入？现在，我的重点是列中
浏览 0提问于2018-02-10得票数 3
假设我有一个中小型的图像数据集，比如说5万张。利用迁移学习来训练深度学习分类模型。将此模型称为A。模型A被认为具有足够好的性能可供部署。假设这些图像及其由A分配的标签在一个新的数据集中维护。比如说我训练了一个新的分类模型。这个模型<
浏览 0提问于2022-05-16得票数 4
一个简单的机器学习，像MNIST，它使用一个热向量作为标签.每个样本只有一个热向量，将其分类为一个类别。我的问题是，是否有可能像这样，每个样本都有一个矩阵作为标签，在这个矩阵中，每一行都是一个热向量。因此，一个MxN矩阵标号意味着，它将尝试用M方法对样本进行分类，其中每种方法都有N个类。这个是可能的吗？
浏览 2提问于2016-10-07得票数 0
标记图像的语义分割可能是昂贵的。对一个模型(如Unet)进行高精度的培训，然后使用该模型标记更多的图像作为同一模型的进一步培训数据是否可行？这会导致过度适应吗？
浏览 0提问于2022-07-31得票数 1
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我想训练一个CNN的多标签图像分类任务使用keras。然而，我不知道如何准备我的培训数据。更具体地说，我想知道我是否需要显示两个或更多标签组合的培训图像，或者是否足以在单个标签上对网络进行培训，然后它将能够检测到图像中的多个标签。我想通过一个示例，我的问题变得更清晰了
假设我使用的是狗和猫<e
浏览 0提问于2018-01-21得票数 6
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在我们的项目，发票配方验证过程中，我们定期向模型添加新图像，以随着新样本的出现而改进分类。因此，每天晚上，当我们收集了合理数量的分类错误的新样本时(我们手动审核一些案例)，我们将审核的图像添加到模型标签中，重新训练模型，并将新的</
浏览 7提问于2020-10-22得票数 0
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我想训练一个CNN的多标签图像分类任务使用keras。然而，我不知道如何准备我的培训数据。更具体地说，我想知道我是否需要显示两个或更多标签组合的培训图像，或者是否足以在单个标签上对网络进行培训，然后它将能够检测到图像中的多个标签。我想我的问题通过一个例子变得更清楚了：
假设我使用的是狗和猫<e
浏览 0提问于2018-01-21得票数 5
我有以下问题，我已经训练了一个CNN，我可以在样本中评估网络。我想用经过训练的模型来预测那些我没有根据的图像。然而，我可以在回归模型和预测标签一起实现这些图像的其他特征，以预测Y。CNN评估的唯一方法是推断预测的标签是否对Y有影响，例如，用预测的类或整个回归模型的性能来评估变
浏览 0提问于2022-05-26得票数 1
我尝试使用Google Vision API和一个用例研究来检测戴口罩的人的脸，由于API响应以及web-ui演示https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop，我无法获得正确的结果，如何确定戴口罩的人。感谢你的帮助。
浏览 39提问于2021-01-20得票数 0
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虽然多类与多标签分类不同，但在多类中添加一个与所有的不同之处。编辑1：http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html#multilabel-learning
在这个链接中，它提到了多类子弹下支持的分类器作为一个-Vs-All和支持多标签的部分是令人困惑的。
浏览 0提问于2018-08-24得票数 7
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