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标签 > 分类器
分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型(即我们通常所说的分类器(Classifier))。该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个,从而可以应用于数据预测。
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由于准确率低,OpenAI关闭了一个本应区分人类写作和人工智能的工具。OpenAI表示,它决定在7月20日结束其人工智能分类器。该公司表示:“我们正在努...
GMMSeg:生成式语义分割新范式!可同时处理闭集和开集识别
实验结果表明,GMMSeg 在多种分割网络架构 (segmentation architecture) 及骨干网络 (backbone network)...
OpenVINO模型优化实测:PC/NB当AI辨识引擎没问题!
这次我们将会自制一个CNN分类器,并透过OpenVINO的模型转换程序转换成IR模型,并进行模型效能与正确率分析。依据Intel官方网站的说明,Open...
立体双目能完美解决问题,缺点是其标定太麻烦,传感器的尺寸一致性要求很高。还有就是立体匹配算法难度不低,最好使用FPGA,AI加速器完全无用,GPU的话消...
虽然人们可能期望更强的close set分类器过度拟合到train set出现的类别,因此在OSR中表现较差。其实最简单的方法也非常直观,就是‘maxi...
模型在Close set和在Open set的表现是否存在一定的相关性呢
开集识别:指对一个在训练集上训练好的模型,当利用一个测试集(该测试集的中包含训练集中没有的类别)进行测试时,如果输入已知类别数据,输出具体的类别,如果输...
OpenCV预训练SVM行人HOG特征分类器实现多尺度行人检测
HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法,是基于本地像素块进行特征直方图...
高光谱图像的分类面临着维数问题、非线性结构问题等诸多挑战,面对这些挑战,我们有什么办法去解决吗?今天,小编给大家整理了以下几个方法: 特征挖掘技术:能在...
高光谱图像可用于分类的特征比较多,既包括直接光谱向量,还可以计算光谱洗手指数,导数光谱,纹理特征,形状特征等派生特征。那么想对高光谱图像进行分类会面临什...
朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化,即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重,...
使用deepstream-test的范例代码修改车牌识别与遮盖
前一篇文章提到使用deepstream-test的范例代码,修改成“车牌识别”与“遮盖(redaction)”的应用,本文就直接带着大家实现这两个范例的...
本文将讨论目标检测的基本方法(穷尽搜索、R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN),并尝试理解每个模型的技术细节。为了让经验水平各不相...
图像识别(视觉识别)技术是人工智能的一个重要领域,它是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,过程可分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器的设计...
虽然说是 异常,但其实是以训练集为核心,判断输入数据是否与训练集中的数据 “类似”。在不同的领域可以有不同的叫法,比如:outlier Detectio...
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