本文记录 北京邮电大学 计算机学院的学习记录
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
图像分类任务有哪些难点呢？
- 语义鸿沟
- 视角变化
- 光照条件的变化
- 尺度变化
- 遮挡问题
- 形变
- 背景杂波
- 类内形变
- 运动模糊
- 类别繁多
基于规则的分类方法是否可行？
通过硬编码(提前写好特征)的方法识别猫或其他
类，是一件很困难的事。
数据驱动的图像分类方法
- 数据集构建
- 分类器设计与学习
- 分类器决策
整个流程
首先
细分出来
图像表示
像素表示
全局特征表示（如GIST）
局部特征表示（如SIFT
特征+词袋模型）
分类器
近邻分类器
贝叶斯分类器
线性分类器
支撑向量机分类器
神经网络分类器
随机森林
优化方法
1.一阶段方法
• 梯度下降
• 随机梯度下降
• 小批量随机梯度下降
2.二阶方法
• 牛顿法
• BFGS
• L-BFGS
imagenet数据集的评分
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