圖像分類(lèi)的難點(diǎn)

• 視角不同
• 尺寸不同
• 變形
• 光影
• 背景干擾
• 同類(lèi)內(nèi)的差異
  例如躺椅、座椅、

圖像識(shí)別的核心

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)。就像人看過(guò)很多貓以后，就知道什么是貓。把很多同一類(lèi)的圖片“喂給”計(jì)算機(jī)，讓計(jì)算機(jī)自己去學(xué)習(xí)該類(lèi)圖片的特征。之后做出評(píng)估。

KNN解決圖片分類(lèi)

利用圖片與圖片之間的距離。根據(jù)距離最近的N張圖片的標(biāo)簽決定預(yù)測(cè)圖片的分類(lèi)。圖片之間的距離可以用曼哈頓距離、歐式距離或者余弦距離表示。 KNN的優(yōu)點(diǎn)是思路簡(jiǎn)單，但是預(yù)測(cè)的時(shí)候需要與所有訓(xùn)練集圖片比較，時(shí)間長(zhǎng)。而且效果也不好。基本上是顏色一致的圖片是最近鄰的。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习第二课--图像识别与KNN的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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