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假设我有一个模型，它将图像分类为n个类别中的一个。我知道如何仅根据输出标签来计算准确性和灵敏度。然而，我想说得更具体一些。我如何才能合并每个输出产生的置信度百分比？
浏览 18提问于2019-06-10得票数 0
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让我们以使用传感器数据( iPhone设备的加速度计和陀螺)来评估非常短的舞蹈动作(短语)的任务为例。如果模型对某一特定舞蹈短语的置信度为100%，并不一定意味着用户完成了这一动作短语。鉴于这一任务由非常短的移动(1-2秒)组成，考虑到正在处理一个非常高质量的数据集(传感器数据)，考虑到该模型在对这些运动短语(动作)进行分类时具有很高的准确性，那么假设该动作分类器也可以充当运动评估器是否公平例如，我
浏览 0提问于2021-11-02得票数 1
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我想知道在整个培训过程中，培训效果是如何变化的。有没有办法通过Vertex AI automl服务访问它？
浏览 13提问于2021-11-30得票数 0
我刚刚开始使用ML5和机器学习。我首先创建了一个应用程序，使用'MobileNet‘图像分类器对我的网络摄像头中的图像进行分类，然后我使用Teachable创建了一个我自己的分类器，效果也很好。我使用cordova创建了我的应用程序，并在开始时使用了浏览器平台，一切都很好。然而，一旦我转而在android平台上试用这个应用程序，我尝试分类的任何图像(无论
浏览 16提问于2020-02-05得票数 0
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带置信度的一幅图像中的多目标检测
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我理解CNN是如何处理分类问题的，例如在MNIST数据集中，其中每个图像代表一个手写数字。对图像进行了评估，并给出了分类的一些可信度。我想知道，如果我希望在一张图像中识别几个物体，并对每个物体都有信心，我应该采取什么方法。例如，如果我评估了一只猫和一只狗的形象，我想对“猫”和“狗”都有很高的信心。我不关心物体在图片中的位置。我目前的知识将引导我建立一个只包含狗的<
浏览 3提问于2017-10-31得票数 2
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当使用支持向量机-OVR(Ove Rest)进行多类分类时，对n分类器进行训练，n等于类数.第一个分类器基本上是计算I类和包含所有其他分类器的类之间的二进制分类。然后，为了预测一个新的数据样本，对所有的n分类器进行测试，并基于对每个分类器的置信度估计，返回最
浏览 4提问于2020-11-24得票数 2
Yolov3- tiny -416.tflite是基于yolov3 -tiny.weight创建的yolov3 tiny模型的tflite模型，我曾尝试从谷歌在安卓中提供的ML kit Vision模块中使用它据我从错误中了解，我需要指定NormalizationOptions元数据来处理图像。那么，如何解决这个问题呢？有什么建议吗？
浏览 194提问于2020-12-25得票数 4
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火花2逻辑回归去除阈值
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我使用Spark2+ Scala来训练基于LogisticRegression的二进制分类模型，我使用的是import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression，这是Spark 2中新的ml。然而，当我用AUROC对模型进行评估时，我没有找到一种使用概率(0-1中的双倍)代替二进制分类(0/1)的方法。这以前是由removeThreshold()实现的，但是在ml.Logist
浏览 3提问于2017-05-23得票数 1
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我正在尝试使用ML5进行图像分类 我无法将图像传递给ML5预测函数。错误显示No input image provided (未提供输入图像)。我正在使用React Dropzone拖放图像，然后将其传递给ML5库 有人有将React与ML5集成的经验吗？如何将img传递给分类器对图片进行分类？感谢您的回复 c
浏览 20提问于2019-04-28得票数 0
我应该指出，尽管我对ML有一些基本知识，但这是我正在从事的第一个大型ML项目，对于我的研究项目的建议，我需要提出一个评估标准。该问题是一个多类(16类)分类问题，其中一个数据点可以被分类为多个类(但不是基于排序)。我计划将其建模为每个类的二进制分类问题，但对于相关的评估指标，我无法找到合适的应用程序。因此，首先，我是否应该评估每个类别的个人性能( A类分类的效果如何)，是否应该进行
浏览 0提问于2019-11-13得票数 1
我正在处理灰度图像数据集。有没有一种方法可以确定新的灰度图像可以对灰度图像数据集的多样性做出贡献？我想防止数据集有太多相似的样本。
浏览 3提问于2019-03-27得票数 0
我对使用微软的认知服务还是个新手。我想知道MS Computer Vision API和MS Custom Vision API有什么不同？
浏览 85提问于2018-09-04得票数 12
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图像分类的反面例子？
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我已经训练了一个小的CNN来对这个数据集进行分类，验证/测试集的准确率都是99%以上。 但是，我注意到，当我输入一个不是猫或狗的输入时，例如汽车，分类器(有时)会给出猫或狗的高度置信度。我知道CNN只接受了两个班级的训练，但是如果它看到一些完全随机的东西，它不是应该对两个班级都输出低置信度吗？我假设这个问题是通过(其他随机对象和动物的)负样本来解决的，但随后问题变成:需要多少负样本才能真正覆盖所有可能的随机图像(不是猫或狗的
浏览 14提问于2019-03-12得票数 1
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我使用Turi Create生成一个Core ML图像分类器，如下所示：data = tc.SFrame('data.sframe')model.export_coreml('classifier.mlmodel')
然而，模型给了我softmax置信度值我已经阅读了文档和源代码(如
浏览 3提问于2018-03-08得票数 2
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在机器学习方面，我是个菜鸟，我试图使用ML对一些数据进行分类。现在，我已经对有监督和无监督的学习算法做了一些基本的阅读，如决策树、聚类、神经网络..etc等。我很难理解的是为ML问题准备数据集的正确的总体过程。我目前的理解是，为了评估准确性，算法应该输入预先标记的结果(来自数据集的一个重要子集？)以评估预期结果与算法的决策之间的差异？
如果这是正确的，那么如何<
浏览 2提问于2013-10-14得票数 7
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目标检测的准确性、精确性和召回性--在ROC曲线上绘出了精确性和召回性--这些都是最常见的图像分类算法可视化和评估结果的方法。
我想弄清楚什么时候该用哪种形式的
浏览 0提问于2014-08-07得票数 1
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我想证明，我提出的机器学习算法(prop_ml)是优于其他基线算法(ml_1，ml_2，ml_3)的，只要给出少量的训练数据。我所做的就是将数据集分割成训练集和测试集。然后，我随机选择了小k样本(10，20，30，. 100)，并使用它们来训练分类器，并使用测试集进行测试。我复制了5次，以确保我得到了一些可靠的结果。
现在，我想对结果进行评估。
浏览 0提问于2018-09-18得票数 3
然后，我们使用这3个标签使用机器学习来训练我们的图像分类模型。目前，我们正在使用该ML模型对动物图像进行分类。现在，每当我们有一些猫、马以及新动物老虎和狮子的新图像时，我们希望将这些新图像添加到我们的ML模型中，并将新动物图像添加到新标签类别中，并使用更新后的ML模型进行图像分类。因此，在当前的场景中，我们有5类动物图像
浏览 44提问于2020-11-20得票数 1
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IBM视觉识别。为什么分数低？
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我已经建立了一些分类器，特别是其中两个分类器，目的是：
首先:一个“通用”分类器，它必须返回对图像中特定对象的识别的可信度分数。第二:一个更具体的分类器，如果第一种分类的分数相当高的话，就能识别之前识别出的特定类型的对象。这种新的分类器被训练为第一个分类器: 50例A型宾语，50例B型宾语。第二种分
浏览 1提问于2016-08-01得票数 2
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