最近在做眼底图像的无监督分类,使用的数据集辣子kaggle的Diabetic Retinopathy,简称DR,中文称糖尿病型眼底疾病. 最后的评估方法是二次加权kappa.以前没接触过,网上也没有具体的介绍,在这里简单谈谈我的理解,如有错误欢迎指出. 简介 Kappa指数用来衡量两个模型对同一张图片进行判断时,判断结果一致的程度,结果范围从0~1,1表示评价完全相同,0表示评价完全相反. 一般用模型获得相同评价的数量与基于可能性的期望是否有差别来分析,当两个模型相同评价的数量和基于可能性期望的

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7091315.html 前言 最近打算把翻译质量的人工评测好好的做一做. 首先废话几句,介绍下我这边翻译质量的人工评测怎么做.先找一批句子,然后使用不同的引擎对其进行翻译,然后将原文和译文用下面的方式进行呈现,把这些交给专业的人士去进行打分,打完分之后,对结果进行统计,得出评测结果. 看似流程很顺利,且结果也有参考价值.然而实际操作的过程中发现如果一个用户的

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7091315.html 前言 最近打算把翻译质量的人工评测好好的做一做. 首先废话几句,介绍下我这边翻译质量的人工评测怎么做.先找一批句子,然后使用不同的引擎对其进行翻译,然后将原文和译文用下面的方式进行呈现,把这些交给专业的人士去进行打分,打完分之后,对结果进行统计,得出评测结果. 看似流程很顺利,且结果也有参考价值.然而实际操作的过程中发现如果一个用户的

一.前言 表征分类精度的指标有很多,其中最常用的就是利用混淆矩阵.总体分类精度以及Kappa系数. 其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数.但是,混淆矩阵并不能一眼就看出类别分类精度的好坏,为此从混淆矩阵衍生出来各种分类精度指标,其中总体分类精度(OA)和卡帕系数(Kappa)应用最为广泛. 总体分类精度(OA):指被正确分类的类别像元数与总的类别个数的比值:OA值虽然能很好的表征分类精度,但是对类别像元个数极度不平衡的多类地物来说,其值收到像元数据较多类别的影

kappa计算结果为-1~1,通常kappa是落在 0~1 间,可分为五组来表示不同级别的一致性: 0.0~0.20 极低的一致性(slight) 0.21~0.40 一般的一致性(fair) 0.41~0.60  中等的一致性(moderate) 0.61~0.80  高度的一致性(substantial) 0.81~1 几乎完全一致(almost perfect) 计算公式: po是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数. 假设每一类的真实样本个数分别为a1,a2,...,aC,预测出来的

大家好, 我是博客园的老用户了,许久不做.NET技术了,从2013年起,开始从事App技术,写过书,在Linux上搭建区块链,用GO写智能合约,使用nodejs搭建过微服务,用python写过爬虫,写过微信聊天机器人. 人到中年,已经写不出20多岁时意气风发的激扬文字了. 最近开始从事历史类工具的开发,以及人工智能,尤其是OCR技术,又重拾C#和winform的老本行,做了一个半人工标注平台PaddleOCRLabel,在gitee上开源,地址是:https://gitee.com/BaoJia

摘要:本文提出了一种针对文字识别的半监督方法.区别于常见的半监督方法,本文的针对文字识别这类序列识别问题做出了特定的设计. 本文分享自华为云社区<[CVPR 2022] 不使用人工标注提升文字识别器性能>,作者:Hint. 本文提出了一种针对文字识别的半监督方法.区别于常见的半监督方法,本文的针对文字识别这类序列识别问题做出了特定的设计.具体来说,本文首先采用了teacher-student的网络结构,然后采用字符级别的一致性约束对teacher和student网络的预测进行对齐.此外,考虑到

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

kappa系数在遥感分类图像的精度评估方面有重要的应用，因此学会计算kappa系数是必要的 实例1 实例2

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第二章 语义分析研究进展. 现状及趋势>P14 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 任何对语言的理解都可以归为语义分析的范畴.一段文本通常由词.句子和段落来构成,根据理解对象的语言单位不同, 语义分析又可进一步分解为词汇级语义分析.句子级语义分析以及篇章级语义分析. 语义分析的目标就是通过建立有效的模型和系统, 实现在各个语言单位 (包括词汇.

1 HMM基本概念1.1 定义1.2 观测序列生成过程1.3 HMM的三个问题2 概率计算算法2.1 直接计算算法2.2 前向算法forward algorithm2.3 后向算法2.4 一些概率与期望值的计算3 学习算法3.1 监督学习3.2 非监督学习--Baum-Welch算法3.3 Baum-Welch模型参数估计公式4 预测算法4.1 近似算法4.2 维特比算法Viterbi algorithm 隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)是可用于标注问题的统计学习

为了实现标注平台智能辅助标注的能力,即上传一个标注任务,开始不提供辅助任务,随着用户标注的进行,后台可以收集一部分的标记数据,然后开启模型训练,并接着提供模型服务功能.然后再收集数据,再不断的训练,然后更新服务端的模型.随着标记的进行,模型的准确度也会越来越高.从而达到随着时间的进行,人工标注会从最开始的从0标注转换成只是对模型预先标注的结果进行校对的目的. 即实现下述目的 其中对应的时序图如下 智能辅助标注时序图 这里要考虑的问题是任务之间独立性,即任务之间的模型不能干扰. 0 申请3(tra

摘  要  在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的.为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages ).试验证明,比起其他网页去重算法(I-Match),DDW具有很好的抵抗噪声的能力及近似线性的时间和空间复杂度,在大规模实验中获得良好测试结果. 关键词  网页去重算法   特征向量   近似网页   支持向量机 第一部分介绍现有去重算法:第

算力和数据是影响深度学习应用效果的两个关键因素,在算力满足条件的情况下,为了到达更好的效果,我们需要将海量.高质量的素材数据喂给神经网络,训练出高精度的网络模型.吴恩达在深度学习公开课中提到,在算力满足要求的前提下,模型效果会随着素材数量的增多而变好,理论上没有上限.实践证明,在普通基于深度学习的应用开发过程中,素材的数量和质量对最终模型效果的影响出乎意料的大.注意这里提到的“素材质量”,光有“素材数量”还不够,我们还要保证素材标注的质量.本文以目标检测应用为例,来说明如何保证图像素材标注过程中

自然语言处理的大部分任务是监督学习问题.序列标注问题如中文分词.命名实体识别,分类问题如关系识别.情感分析.意图分析等,均需要标注数据进行模型训练.深度学习大行其道的今天,基于深度学习的 NLP 模型更是数据饥渴. 本文分享一个中文文本标注工具Chinese-Annotator.  https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator 最前沿的 NLP 技术往往首先针对英文语料.英文 NLP 的生态很好,针对不同有意思的问题都有不少大规模语料公开供大家研究,

目录 素材标注工具 标注可能存在的问题 标注注意事项 如何提高素材标注质量     算力和数据是影响深度学习的两个关键因素.在算力满足的情况下,为了达到更好的效果,我们就需要提供海量优质素材数据给神经网络,以求训练出来高精度的网络模型.在平时的测试过程中,也发现基于深度学习的算法,素材的数量.素材的均衡度和标注的质量对训练出来的模型精度影响非常大.     常见的算法模型训练所需要的素材格式主要为: 二维图像文件 对应二维图像中人工标注出来的目标信息,包括目标坐标[(xmin,ymin)(xma

命名实体识别是指对现实世界中某个对象的名称的识别.与词性标注一样,是自然语言处理的技术基础之一.它的作用主要是通过模型识别出文本中需要的实体,也可以推导出实体之间的关系(实体消歧). 本文介绍的是运用Python从头训练一个spaCy模型来识别中标公告中中标公司的名字,现通过爬虫爬取了大约200篇中标公告(爬取过程省略),利用人工对其中的150篇训练集公告进行标注中标公司,使用spaCy训练一个实体抽取模型并进行本地保存,再调取训练好的模型对剩余的50篇公告进行测试,检验该模型对中标公司提取的准

1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题. Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略.见下. Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差.见下. 2. scoring参数 模型选择和评估工具,例如: grid_search.GridSearchCV 和 cross

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t