本文介绍了计算机视觉中细粒度图像分类(FGIC)的理论与应用。细粒度分类旨在区分同一大类下的精细子类（如不同鸟类），其核心挑战在于类间差异小、类内差异大。文章分析了细粒度分类的四大难点，并总结了主要研究思路：基于注意力机制的局部区域定位、层次化分类、特征增强与对比学习，以及Transformer建模。文中列举了CUB-200-2011等典型数据集，介绍了Top准确率等评估指标，并指出其在科研、工业

图像分类评估指标详解：准确率衡量整体预测正确率，但在类别不平衡时可能失效；精度关注预测正类的可靠性，召回率重视正类覆盖率，F1分数则平衡两者。混淆矩阵直观展示分类错误类型，ROC曲线和AUC值评估二分类模型区分能力。实际应用中需综合这些指标（准确率、精度、召回率、F1、混淆矩阵、ROC/AUC）全面评估模型性能，针对不同任务（如医疗诊断更关注召回率，垃圾过滤侧重精度）选择合适的评估标准。

摘要：本文探讨了Embedding技术在AI发展中的核心作用。从Word2Vec的词向量表示开始，Embedding实现了从离散符号到连续向量的转变，构建了语义空间基础。随后在推荐系统（如淘宝的item2vec）和广告系统（如Wide&Deep模型）中得到广泛应用，解决了高维稀疏特征的处理问题。随着技术演进，Transformer模型（BERT/GPT）实现了动态上下文相关的Embeddi

转自：http://www.wpbars.com/web-tool/转自：http://zhidao.baidu.com/question/101406399.html转自：http://www.iteye.com/news/25137 前端开发或者说“网页制作”、“前端制作”、“网站重构”，这样的一个职位的主要职责是与交互设计师、视觉设计师协作，根据设计图用HTML、CSS、JS

本文介绍了基于BiseNet的工业缺陷分割系统实现。首先阐述了工业缺陷检测的背景和意义，然后详细讲解了实验环境配置、数据集准备、数据预处理增强方法。重点剖析了BiseNet的双分支网络结构（空间路径和上下文路径）及其代码实现，包括特征融合模块设计。在训练部分，提出交叉熵+Dice Loss的组合损失函数以应对样本不平衡问题。最后展示了模型验证指标（mIoU、F1-score）和可视化结果，对比分析

线性回归是监督学习中的一种基础算法，用于解决回归问题。它通过拟合一条直线（或平面、高维超平面），来预测输出与输入变量之间的关系。

主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一种常用的降维方法，广泛应用于数据压缩、特征提取和数据可视化。然而，传统的 PCA 只适用于线性数据，当数据是非线性分布时，PCA 可能无法很好地提取有效特征，使得降维后的数据仍然难以分类。

Bagging 和 Dropout 是两种用于提高模型性能、减少过拟合的方法，但它们的工作原理和适用场景有所不同。两者的目标均是提升模型性能，但 Bagging 更注重提升整体稳定性和准确性，而 Dropout 专注于深度学习领域，旨在通过正则化防止模型过拟合。

在机器学习中，特别是线性模型（如逻辑回归、支持向量机）中，正则化参数的倒数 C是控制正则化强度的重要超参数。

本文介绍了使用PyTorch实现RNN进行人名分类任务的完整流程。首先通过Unicode标准化处理原始数据，构建字符级one-hot输入张量。然后实现了一个单层RNN模型，包含输入层、隐藏层和LogSoftmax输出层。训练过程采用负对数似然损失和手动梯度下降。最后展示了预测函数的使用方法，并建议扩展为LSTM/GRU模型，使用优化器以及可视化训练过程。该案例完整呈现了字符级序列分类任务的实现要点