cs231n计算机视觉课程-(数据驱动方法)
创始人
2024-05-31 19:54:25
0

姿态、环境、遮挡这些问题算法都因该是robust

课程中提到具体写一个识别猫咪的算法是不稳定的,容易出错的。

所以提出了Data-Driven Approach的方法

 一个是训练函数, 这函数接受图片和标签,然后输出标签

另一个则是预测函数,输入model对图像标签进行预测

最近邻算法: 

 在预测环节中,会拿一些新的图片,在模型中寻找与新图片最相似的,基于此给出一个新的标签

这里用的很多很多属性都是数据驱动的。

数据集:CIFAR10

曼哈顿距离(L1距离):

  最近邻算法时间复杂度:

Train:O(1)

Predict:O(n)

花了很多时间在预测上,所以算法比较落后。


L2距离(欧氏距离):


K近邻算法没听懂的可以去看:(虽然我觉得这个算法不重要hh),但可以去听这个视频里讲的kd树后面会用到的!

[5分钟学算法] #01 k近邻法_哔哩哔哩_bilibili

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