113之落
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计算机视觉与深度学习第二章：图像分类任务

计算机视觉与深度学习

本文按照北京邮电大学计算机学院鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程按章节进行整理，需要的同学可借此系统学习该课程详尽知识~

第二章 图像分类任务

  • 计算机视觉与深度学习
  • 一、什么是图像分类任务？
  • 二、图像分类任务有哪些难点?
  • 三、基于规则的方法是否可行?
  • 四、数据驱动的图像分类方法
  • 五、常用的分类任务评价指标

一、什么是图像分类任务？

图像分类任务是计算机视觉中的核心任务，其目标是根据图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的图像区分开来。
计算机视觉与深度学习第二章：图像分类任务_第1张图片

二、图像分类任务有哪些难点?

计算机视觉与深度学习第二章：图像分类任务_第2张图片

三、基于规则的方法是否可行?

通过硬编码的方法识别猫或其他类

def classify_image(image):
    return class_label

计算机视觉与深度学习第二章：图像分类任务_第3张图片
通过硬编码的方法识别猫或其他类，是一件很困难的事。

四、数据驱动的图像分类方法

1）数据集构建
2）分类器设计与学习
3）分类器决策
计算机视觉与深度学习第二章：图像分类任务_第4张图片
计算机视觉与深度学习第二章：图像分类任务_第5张图片
计算机视觉与深度学习第二章：图像分类任务_第6张图片

五、常用的分类任务评价指标

正确率(accuracy) =分对的样本数/全部样本数
错误率(error rate)= 1一正确率

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