本文将主要介绍图像分类问题,即给定一张图片,我们来给这张图片打一个标签,标签来自于预先设定的集合,比如{people,cat,dog...}等,这是CV的核心问题,图像分类在实际应用中也有许多变形,而且许多看似无关的问题(比如 object detection, segmentation)最终也可划分为图像分类问题。

彩色图像通常有RGB三个通道,每个通道都是一个二维数组,比如下图即为一张200*150的图像,该图像分为RGB三个通道,所以该图像可用200*150*3 = 90000的一维数组表示,数组每个点的取值为0(黑色)到255(白色)。图像分类即将这个90000维的数组打上标签,比如 dog。

目前图像识别面临的挑战有:

  • Viewpoint variation.   视角的变化
  • Scale variation.  大小缩放
  • Deformation.   一些物体可以随意变形,比如人伸展
  • Occlusion.   目标只有一小部分出现在图像里
  • Illumination conditions. 光线的变化
  • Background clutter. 背景干扰
  • Intra-class variation. 类内的差异,比如各种鸟类大小不一,颜色不一

图像分类的方法,目前主要是机器学习中的监督学习的方法,给定训练数据 {x(i),y(i)} 来训练一个分类器来进行分类,比如KNN算法

KNN算法中有超参数(hyperparameters )需要选个K的取值以及距离的度量(L1还是L2 距离),所以需要对数据进行划分,分别训练集与测试集,这里的测试集是十分宝贵的,用来测试模型的泛化性,而我们又要训练一个准确的模型,这时可以把训练数据进一步切分来进行Cross-validation.以下便是5折交叉验证,通过交叉验证的方法找到最优的模型,进而用测试集来测试模型的泛化能力。

KNN是非常慢的,因为每一次预测都要计算与训练数据集中所有图像的距离,找出 top k,实践KNN时需要注意一下几个问题:

1)预处理数据为0均值与单位方差(图像数据各个维度通常方差与均值都相等,因为像素介于0-255,所以图像可以省去此步骤)

2)高维数据可用PCA

3)若有很多参数,要保证测试集数据足够多,训练数据少得话就交叉验证之,交叉验证的  fold 越多,计算复杂度越高。

4)交叉验证时比如以上的图分了5折,其中用fold1 fold2 fold3 fold5 来训练,fold4 测试得到了最好的模型,这时在测试集测试时,可以不用fold4,把fold4当成burden扔掉。

计算机视觉入门 Intorduction To Computer Vision的更多相关文章

  1. Intorduction To Computer Vision

    本文将主要介绍图像分类问题,即给定一张图片,我们来给这张图片打一个标签,标签来自于预先设定的集合,比如{people,cat,dog...}等,这是CV的核心问题,图像分类在实际应用中也有许多变形,而 ...

  2. 计算机视觉中的边缘检测Edge Detection in Computer Vision

    计算机视觉中的边缘检测   边缘检测是计算机视觉中最重要的概念之一.这是一个很直观的概念,在一个图像上运行图像检测应该只输出边缘,与素描比较相似.我的目标不仅是清晰地解释边缘检测是怎样工作的,同时也提 ...

  3. AI-Azure上的认知服务之Computer Vision(计算机视觉)

    使用 Azure 的计算机视觉服务,开发人员可以访问用于处理图像并返回信息的高级算法. 主要包含如下高级算法: 标记视觉特性Tag visual features 检测对象Detect objects ...

  4. 如何创建Azure Face API和计算机视觉Computer Vision API

    在人工智能技术飞速发展的当前,利用技术手段实现人脸识别.图片识别已经不是什么难事.目前,百度.微软等云计算厂商均推出了人脸识别和计算机视觉的API,其优势在于不需要搭建本地环境,只需要通过网络交互,就 ...

  5. paper 156:专家主页汇总-计算机视觉-computer vision

    持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepa ...

  6. 【29】带你了解计算机视觉(Computer vision)

    计算机视觉(Computer vision) 计算机视觉是一个飞速发展的一个领域,这多亏了深度学习. 深度学习与计算机视觉可以帮助汽车,查明周围的行人和汽车,并帮助汽车避开它们. 还使得人脸识别技术变 ...

  7. 计算机视觉和人工智能的状态:我们已经走得很远了 The state of Computer Vision and AI: we are really, really far away.

    The picture above is funny. But for me it is also one of those examples that make me sad about the o ...

  8. Computer vision labs

    积累记录一些视觉实验室,方便查找 1.  多伦多大学计算机科学系 2.  普林斯顿大学计算机视觉和机器人实验室 3.  牛津大学Torr Vision Group 4.  伯克利视觉和学习中心 Pro ...

  9. Graph Cut and Its Application in Computer Vision

    Graph Cut and Its Application in Computer Vision 原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/04/graph-cut- ...

随机推荐

  1. hdu 4389 X mod f(x) 数位DP

    思路: 每次枚举数字和也就是取模的f(x),这样方便计算. 其他就是基本的数位Dp了. 代码如下: #include<iostream> #include<stdio.h> # ...

  2. Linux网络编程10——使用UDP实现五子棋对战

    思路 1. 通信 为了同步双方的棋盘,每当一方在棋盘上落子之后,都需要发送给对方一个msg消息,让对方知道落子位置.msg结构体如下: /* 用于发给对方的信息 */ typedef struct t ...

  3. android自动化环境搭建

    android自动化环境安装指南 1.appium相关安装(eclipse下)见http://www.cnblogs.com/wangcp-2014/p/5717589.html参考selenium的 ...

  4. 【poj1006-biorhythms】中国剩余定理

    http://poj.org/problem?id=1006 题意:中国剩余定理的裸题. 题目可转化为求最小的x满足以下条件: x%23=a;x%28=b;x%33=c; 关于中国剩余定理可看我昨天的 ...

  5. ps -ef能列出进程号,和端口号没任何关系

    1.ps -ef显示所有进程ID 2.netstat才显示端口号情况

  6. java隐士类型转换和强制类型转换

    ,byte和short型在计算时会自动转换为int型计算,结果也是int 型.所以a1*a2的结果是int 型的. byte+byte=int,低级向高级是隐式类型转换,高级向低级必须强制类型转换,b ...

  7. AcmeAir安装AI探针--企业版

    通过脚本安装AI探针请点击通过脚本自动安装探针 一.安装企业版AI探针准备工作: 1. 准备好可用的docker版AcmeAir应用 2. 准备好可用的企业版AIServer 3. 下载好合适版本的J ...

  8. (转载)怎么写tab?

    演示地址:http://www.adanghome.com/js_demo/3/ =========================================================== ...

  9. Java-马士兵设计模式学习笔记-观察者模式-OOD 线程 改进

    1.概述 由于上一个文章<Java OOD 线程>中的线程是父类主动监听childe,比较耗资源,现改进为childe类醒来后主动联系父类 2.代码 Test.java class Chi ...

  10. 我们为什么需要DTO(数据传输对象)

    原文:http://www.cnblogs.com/Gyoung/archive/2013/03/23/2977233.html DTO即数据传输对象(Data Transfer Object).之前 ...