OpenMMLab AI实战营 笔记打卡 #第三课

图像分类是指从大量的图像中识别出已知的特定对象或标识,使用机器学习算法来实现这一目标,其中两个步骤是特征提取与特征分类。特征提取是指从大量图像中提取许多有用的信息,如颜色、形状等,而特征分类则使用机器学习算法(如决策树、KNN、SVM等)来将提取出的特征与已知的物体或标识进行对比,以达到最终的分类目的。

mmclassification是一种具有高精度的图像分类技术,旨在为机器学习算法提供更快的训练速度,更准确的分类。它主要通过引入多任务学习(MML)的概念,使用一组模型同时解决多个分类任务,从而减少了每个任务单独运行所需的训练时间。它还能够利用不同分类任务之间的共性,从而提高分类性能。

 

[注: 此笔记由ChatGPT生成]

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