摘要 作者提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box，再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体，以及物体所属类别的 probability或者 ...
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2019-02-28 22:46:29
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恢复内容开始 随机森林算法梳理 1. 集成学习概念 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等 2. 个体学习器概念 通常由一个现有的算法从训练数据产生的基学习器。 3. boosting bagging boosting: 是一族可将弱学习器提升为强学习器 ...
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2019-02-28 22:42:54
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一、基于候选区域的目标检测器 滑动窗口检测器 一种用于目标检测的暴力方法就是从左到右，从上到下滑动窗口，利用分类识别目标。为了在不同观察距离处检测不同的目标类型，我们可以使用不同大小和宽高比的窗口 得到窗口内的图片送入分类器，但是很多分类器只取固定大小的图像，所以这些图像需要经过一定的变形转换。但是 ...
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2019-02-28 18:20:27
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Bag-of-words model: 词袋模型是一种在NLP和IR中的简化的表示形式。在该模型中，文本被表示为成袋的单词，不考虑其语法甚至是单词顺序。词袋模型通常被用在文档分类的方法中，在这些方法中，每个单词的出现频率被用作训练分类器的特征。 在实际中，词袋模型主要用作产生特征的工具。这种列表表示 ...
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2019-02-25 20:22:11
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opencv分类器训练中，出错一般都是路径出错，例如， 1.opencv_traincascade.exe路径 2.负样本路径文件，neg.dat中的样本前路径是否正确 3.移植到别的电脑并修改完路径后，最好重新生成正样本描述文件，pos.vec 4.同时修改cmd命令中的相关路径 知识付费时代，觉 ...
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2019-02-22 19:49:54
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了解朴素贝叶斯，学习分类、训练和测试，并使用scikit学习运行朴素贝叶斯分类器 ...
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2019-02-22 00:58:23
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我花了将近一周的时间，才算搞懂了adaboost的原理。这根骨头终究还是被我啃下来了。 Adaboost是boosting系的解决方案，类似的是bagging系，bagging系是另外一个话题，还没有深入研究。Adaboost是boosting系非常流行的算法。但凡是介绍boosting的书籍无不介 ...
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2019-02-18 22:51:27
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基于单层决策树的AdaBoost算法源码 Mian.py AdaBoost.py WeakClassifer.py data ...
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2019-02-14 22:04:45
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Two Stage 的精度优势 二阶段的分类：二步法的第一步在分类时，正负样本是极不平衡的，导致分类器训练比较困难，这也是一步法效果不如二步法的原因之一，也是focal loss的motivation。而第二步在分类时，由于第一步滤掉了绝大部分的负样本，送给第二步分类的proposal中，正负样本比 ...
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2019-02-09 12:09:21
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为什么会叫YOLO呢？ YOLO：you only look once。只需要看一眼，就可以检测识别出目标，主要是突出这个算法 快 的特点。（原文：Yolo系列之前的文章：主要是rcnn系列的，他们的基本思想都是通过产生大量的 region proposal，然后再用分类器去判断分类和对boundi ...
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2019-02-08 15:56:37
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