欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十三篇,前文《JavaCV的摄像头实战之十二:性别检测》中,借助训练好的卷积神经网络模型开发出了识别性别的应用,今天在前文基础上做少量改动,实现年龄识别的功能,效果如下图: 📷 应用主要功能如下图所示: 📷 如果您看过《JavaCV的摄像头实战》系列的其他文章,就会发现上图中只有蓝色部分是新增内容,其
怀着激动的心情,我们发布了一个「TensorFlow Lite」示例应用程序(https://www.tensorflow.org/lite),通过它在安卓设备上通过使用「PoseNet」模型来实现人体姿势估计。「PoseNet」是一种视觉模型,它可以通过检测关键身体部位的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如,该模型可以估计图像中人的手肘和/或膝盖位置。这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁,只会找到关键身体部位的位置。
以下案例来自《Python数据挖掘入门与实践(第二版)》第一章1.3亲和性分析的简单示例。
在目标检测中,非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,简称NMS)是一种常用的技术,用于在多个候选目标框中选择最佳的目标框。NMS算法能够根据目标框的置信度和重叠度对目标框进行筛选和排序,从而得到高质量的检测结果。然而,在某些情况下,NMS算法可能会遇到一些问题,如低目标框重叠度下的漏检和过多候选框。 为了解决NMS算法的一些问题,研究人员提出了soft-nms算法,对NMS进行改进和扩展。soft-nms算法在目标框的置信度上进行了改进,引入了递减置信度的惩罚因子,从而在一定程度上减小了漏检和过多候选框的问题。
连载系列3:置信度置信的到底是什么? 前两期楼主分别作了均值和拟合优度的专题,今天就来说说置信度。 要说置信度,首先老师肯定会在此前已经介绍过了点估计了,那么引入这个概念的目的自然是为了配合一个叫做区间估计,估算置信区间。通常都是用点估计(点估计一般就是用概率论导出的一个估计值)算出来的数据加上一个变动幅度形成一个区间。在这个变动幅度里,涉及到一个参数就是置信度。 首先我们要问为什么要用区间估计? 咱来看个例子:你打枪打10次,你可以得到一个平均值,比如是8.那么我问你,总体的期望是不是就是8呢?你要说是,
在进行业务开发时,可能经常需要根据累计的样本数据,进行判断;并根据判断的结果进行相关的处理。
知识图谱能够提供重要的关系信息,在各种任务中得到了广泛的应用。然而,在KGs中可能存在大量的噪声和冲突,特别是在人工监督较少的自动构造的KGs中。为了解决这一问题,我们提出了一个新的置信度感知(confidence-aware)知识表示学习框架(CKRL),该框架在识别KGs中可能存在的噪声的同时进行有置信度的知识表示学习。具体地说,我们在传统的基于翻译的知识表示学习方法中引入了三元组置信度。为了使三次置信度更加灵活和通用,我们只利用KGs中的内部结构信息,提出了同时考虑局部三次和全局路径信息的三次置信度。在知识图噪声检测、知识图补全和三重分类等方面对模型进行了评价。实验结果表明,我们的置信度感知模型在所有任务上都取得了显著和一致的改进,这证实了我们的CKRL模型在噪声检测和知识表示学习方面的能力。
在上一篇文章88. 三维重建23-立体匹配19,端到端立体匹配深度学习网络之怎样估计立体匹配结果的置信度?中,我介绍了在立体匹配网络中引入置信度的好处,以及几篇典型的方法。我们看到了传统算法中的多种置信度的计算判据,也看到了深度学习时代我们学习置信度图的典型方案,另外我们还看到基于置信度如何优化得到更好的视差图的方案,以及把置信度的预测,与视差的生成,整合到同一个网络流程中,以循环神经网络的形式迭代式的得到最佳结果。
在关联分析的结果中,对于odd ratio值会给出95% CI的结果,这里的CI其实是confidence interval的缩写,代表置信区间。那么置信区间有什么用呢?
在实际的工业应用中,当模型的准确性无法达到预期的标准时,通常思考采用提高模型决策的阈值。而这种方法在神经网络上不一定适用。本文介绍了一篇来自2017年的ICML顶会论文,关于让模型的softmax输出能真实的反映决策的置信度,也就是Calibration问题。
作者 | Eileen Mao和Tanjin Prity,谷歌工程实习生,2019年夏季发布。
【飞桨开发者说】储泽栋,北京交通大学软件学院大四在读,曾获ICPC国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛铜牌,全国大学生服务外包大赛二等奖
今天,讲一个数据分析或机器学习里非常重要的概念,置信度和置信区间。为什么说置信度和置信区间非常重要?举个例子。
多模态机器学习在各种场景下都取得了令人瞩目的进展。然而,多模态学习模型的可靠性尚缺乏深入研究。「信息是消除的不确定性」,多模态机器学习的初衷与这是一致的——增加的模态可以使得预测更为准确和可靠。然而,最近发表于 ICML2023 的论文《Calibrating Multimodal Learning》发现当前多模态学习方法违法了这一可靠性假设,并做出了详细分析和矫正。
YOLO从v2版本开始重新启用anchor box,YOLOv2网络的网络输出为尺寸为[b,125,13,13]的tensor,要将这个Tensor变为最终的输出结果,还需要以下的处理:
本文简要介绍CVPR 2019的Oral论文:Why ReLU Networks Yield High-Confidence Predictions Far Away From the Training Dataand How to Mitigate。该文章主要解决的问题是:在已知分布以外的样本上,神经网络预测结果的置信度过高。开源代码:https://github.com/max-andr/relu_networks_overconfident
小编邀请您,先思考: 1 关联算法有什么应用? 2 关联算法如何实现? 温馨提示:加入圈子或者商务合作,请加微信:luqin360 关联规则挖掘是一种基于规则的机器学习算法,该算法可以在大数据库中发现
关联规则挖掘是一种基于规则的机器学习算法,该算法可以在大数据库中发现感兴趣的关系。它的目的是利用一些度量指标来分辨数据库中存在的强规则。也即是说关联规则挖掘是用于知识发现,而非预测,所以是属于无监督的机器学习方法。 “尿布与啤酒”是一个典型的关联规则挖掘的例子,沃尔玛为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯,对其顾客的购物行为进行购物篮分析,想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛利用所有用户的历史购物信息来进行挖掘分析,一个意外的发现是:"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒! 关联规则挖掘算法不仅被应用于购
本篇概览 在《三分钟:极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文中,咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力,如下图,原图中的狗子、人、马都被识别并标注出来了: 📷 如果您之前对深度学习和YOLO、darknet等有过了解,相信您会产生疑问:Java能实现这些? 没错,今天咱们就从零开始,开发一个SpringBoot应用实现上述功能,该应用名为yolo-demo 让SpringBoot应用识别图片中的物体,其关键在如何使用已经训练好的神经网络模型,好在OpenCV集成的DNN模块可以加载和使用YOLO4模
今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间,好像没怎写过统计学的东西,这篇试着写一写。
无数应用依赖于目标检测器的可靠置信度估计的准确预测。然而,众所周知,包括目标检测器在内的神经网络会产生错误校准的置信估计。最近的工作甚至表明,检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差,但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检测器的性能有何关系。
TP(True Positive):P表示预测为正类;同时实际也是正类,这是正确的,所以是True,组合为TP,也叫真阳
到目前为止,我已经介绍了很多立体匹配技术,它利用两幅图像的视差来重建三维场景。我们可以把立体匹配技术用在很多领域,像我所讲的将它应用在手机上进行大光圈的虚化渲染,它还可以用在三维目标检测、自动驾驶、虚拟现实等很多领域。
本文简要介绍CVPR 2019的Oral论文:Why ReLU Networks Yield High-Confidence Predictions Far Away From the Training Dataand How to Mitigate。该文章主要解决的问题是:在已知分布以外的样本上,神经网络预测结果的置信度过高。
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由于机器学习可能涉及到训练数据的隐私敏感信息、机器学习模型的商业价值及其安全中的应用,所以机器学习模型在一定程度上是可以认为是机密的。但是越来越对机器学习服务提供商将机器学习作为一种服务部署在云上。笔者认为:这样部署机器学习即服务是存在安全隐患的,攻击者利用对模型的API可以窃取模型。 1.问题描述 由于机器学习可能涉及到训练数据的隐私敏感信息、机器学习模型的商业价值及其安全领域中的应用(垃圾邮件过滤、恶意软件检测、流量分析等),所以机器学习模型在一定程度上是可以认为是机密的。但是,机器学习模型不断地被部署
小时候喜欢读趣味数理化,所以久有一个小心愿,写一组趣味数据挖掘的科普博文。要把数据挖掘的一些概念讲得通俗有趣,需要好的例子,正搜寻中,一个有趣的、适合解释关联规则的例子就冒出来了。 科学网上三位博主周涛、吕喆、程智在博文中对“狼爸打子成才,把三个子女送进了北大”的事情做了定性分析。 本文借此例来说明数据挖掘中关联规则中支持度、置信度和兴趣度概念,顺便对此事做个定量分析,同时也作为趣味数据挖掘系列博文的开篇。 这个关联规则 可写成下列形式: R1: 被打 --> 北大, 支
我们常说的中药挖掘,一般是用药挖掘,还有穴位的挖掘,主要是想找出一些用药的规律。在中医挖掘中,数据的来源比较广泛,有的是通过临床收集用药处方,比如,一个著名老中医针对某一疾病的用药情况;有的是通过古籍,古代流传下来的药方;还有一种情况是在论文数据框里查找专门治疗某一疾病的文献,从中找到处方,用来分析。
💬个人网站:【芒果个人日志】 💬原文地址:数据库——最小支持度&最小置信度 - 芒果个人日志 (wyz-math.cn) 💂作者简介: THUNDER王,一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读,同时任汉硕云(广东)科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中,我通常使用偏后端的开发语言ABAP,SQL进行任务的完成,对SAP企业管理系统,SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 💅文章概要:本篇文章主要讲述了数据库中最小支持度
本篇概览 检测照片中的物体,用Java可以实现吗? 可以,今天咱们用最少的时间、最简单的操作来体验这个实用的功能,您提交一张普通照片后,会看到下图效果,原照片上的狗子、人、马都被识别出来,每个识别框的左上角是类别和置信度,最后,图片左上角还有本次识别所用时间: 📷 接下来请随本文一起动手来实现上述效果,整个过程分三步完成: 下载模型和配置文件 运行docker容器,这是个web服务,咱们用浏览器访问此服务,提交照片完成检测 验证效果(在浏览器上打开web页面,提交图片,等待检测结果) 风险提前告知
全球零售巨头沃尔玛分析消费者购物行为时偶然发现男性顾客同时购买啤酒和尿布的比例较高,于是通过将啤酒和尿布捆绑销售的方式提高了两者的销量。这种用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系的分析方法即是关联分析association analysis,所发现的规则可以用关联规则association rule或频繁项集的形式表示:
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 源代码获取|回复“CB”获取源代码 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差,但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检测器的性能有何关系。 一、前言 无数应用依赖于目标检测器的可靠置信度估计的准确预测。然而,众所周知,包括目标检测器在内的神经网络会产生错误校准的置信估计。最近的工作甚至表明,检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存
作者:唐常杰 小时候喜欢读趣味数理化,所以久有一个小心愿,写一组趣味数据挖掘的科普博文。要把数据挖掘的一些概念讲得通俗有趣,需要好的例子,正搜寻中,一个有趣的、适合解释关联规则的例子就冒出来了。 科学网上三位博主周涛、吕喆、程智在博文(文1 , 文2, 文3) 中 对“狼爸打子成才,把三个子女送进了北大”的事情做了定性分析。 本文借此例来说明数据挖掘中关联规则中支持度、置信度和兴趣度概念,顺便对此事做个定量分析, 同时也作为趣味数据挖掘系列博文的开篇。 这个关联规则 可写成下列
本文帮助客户运用关联规则方法分析中医治疗脑出血方剂,用Apriori模型挖掘所选用的主要药物及其用药规律,为临床治疗脑出血提供参考(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
本文帮助客户运用关联规则方法分析中医治疗脑出血方剂,用Apriori模型挖掘所选用的主要药物及其用药规律,为临床治疗脑出血提供参考
过去两个月,例子君每天总结和梳理小例子,关于Python基础、常用内置库、正则表达式、装饰器、生成器、迭代器、绘图工具,Python多线程等。它们很简单,也就几行代码,各位读者反映也很不错哒,养成了每天看小例子的习惯。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2205.09612.pdf 链接: https://pan.baidu.com/s/1oUjAOOzP6CEuZYkLqi5Zsg 密码: 4pja 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 分类置信网络(CLCNet),可以确定分类模型是否正确分类输入样本。 1 概括 分类置信网络(CLCNet)可以获取任意维度的
关联挖掘通常是根据零售市场或在线电子商务商店的交易数据进行的。由于大多数交易数据很大,因此该apriori算法使更容易快速找到这些模式或规则。
文章目录 一、 置信度 二、 置信度 示例 参考博客 : 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction 概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 ) 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度 ) 一、 置信度 ---- 关联规则 \rm X \Rightarrow Y 的置信度 , 表示 数据集 \rm D 中包含 \rm X 项
关联分析应用在项不多的情况下,从整体数据中挖掘潜在关联。具体应用场景可分为如下几个:
论文:Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection
我们经常需要获取某个分布的参数,当样本空间特别大或者不方便统计所有样本时,常常会用部分样本来估计系统参数,这个方法称作点估计。常用的点估计方法:
这是CVPR2017的一篇文章。 在本文中,文章通过实时算法来检测图像中多个人的二维姿态。 文章提出了关键点关联的明确的非参数表示,其编码人体肢体的位置和方向。 其次,设计了一个联合学习身体部分检测和身体部分关联的框架。 第三,证明一个贪心解析算法足以产生高质量的身体姿势分析,即使随着图像中人数的增加,效率也会保持高效(但是测试时间会随着人数增加而放缓)。 在文章中展示了代表性的失败案例。本文已经公开发布了我们的代码(包括受过训练的模型),以确保完全可重复性并鼓励在该领域的未来研究。
作者是在自己之前的工作SOLO基础上做的改进,所以我们有必要看看SOLO的架构:
关联分析用于发现隐藏在大型数据集中有意义的联系,属于模式挖掘分析方法,其为人熟知的经典应用当属沃尔玛超市里“啤酒与尿布”的关系挖掘了。关联分析的应用领域非常多,当数据集类型比较复杂时,进行关联分析采用的手段也相对复杂,本篇从最简单的事务数据集着手,对关联分析进行解读。对大型事务数据集进行关联分析时,有两个问题要考虑:
今天讨论自动驾驶汽车中高精定位相关的基础原理之一,同时也是机器人技术中的基础算法-贝叶斯滤波器(Bayes Filter)。
这篇文章鸽了这么久还是动笔开始写了,YOLO 的论文在这之前一共读了两遍,实际中也有要用到的地方,感觉有些东西还是记一下比较好,免得下次再读的时候给忘了,我写这篇的时候又将这篇论文看了一遍,特此记下一些需要注意的东西
这是一个很老但很有意思的故事 我们去沃尔玛超市会发现一个很有趣的现象:货架上啤酒与尿布竟然放在一起售卖,这看似两者毫不相关的东西,为什么会放在一起售卖呢? 原来,在美国,妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下
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