图像分类算法,图像分类数据集

目标检测算法 2023-09-24 21:02 745 墨鱼

目标检测算法

图像分类算法,图像分类数据集

＞▂＜基于手工设计的特征+ 机器学习算法实现图像分类，在ImageNet 图像识别挑战赛里，精度达75%左右。从特征工程到特征学习深度学习相对传统的特征工程来讲，不同点主要在于特征学习，用然而，图像分类问题就是一个非常复杂的工作，它总是借用诸如卷积神经网络(CNN)这样的深度学习模型来完成。但我们也知道，通常我们在课堂中学习到的，诸如KNN(邻近

图像分类算法通过手工特征或者特征学习方法对整个图像进行全局描述，然后使用分类器判断是否存在某类物体。应用比较广泛的图像特征有SIFT,HOG,SURF等。这些对图像分类算法通过手工特征或者特征学习方法对整个图像进行全局描述，然后使用分类器判断是否存在某类物体。应用比较广泛的图像特征有SIFT,HOG,SURF等。这些对图像分类的研究中，大

≥△≤ 图像分类算法AlexNet 大致框架AlexNet是深度神经网络的开山之作，其中包括前五层是卷积层、三层的全连接层、和softmax层分类。其中使用了ReLU激活函数、局部响交叉熵损失函数：图像分类任务中最常用的损失函数，定义在概率分布基础上的，通常用来度量分类器的预测输出的概率分布与真实分布的差异，令n对应于样本数量，m是类

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