置信度

作者：R语言和Python学堂 链接：https://www.jianshu.com/p/35cfc959b37c 1. 什么是目标检测？ YOLO目标检测的一个示例 啥是目标检测？ 拿上图 (用YOLOv3检测) 来说， 目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来，并且识别出每个框中的物体是啥，而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来。 再来看下YOLOv3在视频上的效果： 总之，目标检测本质上包含两个任务： 物体识别 和 物体定位 。 2. 目标检测技术的概述 目前，基于深度学习(deep learning)的目标检测技术效果是最好的，这些技术模型可以分成三类： R-CNN系列，包括R-CNN，Fast R-CNN，以及Faster R-CNN Single Shot Detector (SSD) You Only Look Once (YOLO)系列，其中YOLOv3是今天的主角 下面来简单说一下这些模型，SSD这里就不介绍了，感兴趣的话可自行去了解。 R-CNN系列 Faster R-CNN的基本原理 上图是Faster R-CNN模型的原理简图，技术细节可参考下面所提及的相关文章。 R-CNN系列的演化路径为：R-CNN → Fast R-CNN → Faster R-CNN R-CNN 是第一个基于深度学习的目标检测模型

一、研究意义 卷积神经网络（CNN）由于其强大的特征提取能力，近年来被广泛用于计算机视觉领域。1998年Yann LeCun等提出的LeNet-5网络结构，该结构使得卷积神经网络可以端到端的训练，并应用于文档识别。LeNet-5结构是CNN最经典的网络结构，而后发展的卷积神经网络结构都是由此版本衍生而来。 在过去六年中，由于深度学习和卷积网络的发展和进步，基于图像的目标检测和分类能力已经大大提高。而目标检测是计算机视觉领域一个重要的研究方向，是众多高级任务的必备前提，包括场景理解，事件识别等。目前，目标检测也广泛用于安全监控，自动驾驶，人机交互，增强现实等众多领域。目标检测对计算机视觉和产业界实际应用都有十分重要的意义。 然而, 由于视角、遮挡、姿态等因素引起目标发生形变, 导致目标检测成为一个具有挑战性的任务。设计高准确率高效率的目标检测算法仍具有重大意义。 二、研究现状 如今, 基于卷积神经网络的目标检测已经超越传统目标检测方法, 成为当前目标检测的主流方法。本文根据卷积神经网络的使用方式，将基于卷积神经网络的目标检测分为两大类: 基于分类的卷积神经网络目标检测和基于回归的卷积神经网络目标检测。 1. 基于分类的卷积神经网络目标检测 基于分类的CNN也可以成为two-stage检测算法，传统目标检测方法包含预处理、窗口滑动、特 征提取、特征选择、特征分类、后处理等步骤

yolov1 模型输出的概率建模 图片首先被分割为S*S的网格（grid cell）。如果一个bbox的中心落在一个网格里，则该网格负责检测该物体。（对于pascal数据集，S定为7） 每个网格预测B个bbox及其confidence score，confidence定义为Pr(Object)∗IOU。 若该网格内没有物体，score应当是0；否则score被希望等于IOU（即如果网格不包含目标中心，则Pr(Object)=0，否则=1）。这个score反应了置信度，此处置信度是指模型预测的box是否真的包含目标（即第一项）以及模型自己认为box的准确度（即第二项）。 每个bbox包含5个预测值，分别为x,y,w,h和score。(x,y)坐标是box中心相对于网格边界（？），(w,h)是相对于整幅图像。score代预测box与真实值的iou。（iou不是能通过xywh直接算出来吗？） 每个cell同时还预测C个类别概率，即 \[ \begin{equation} \operatorname{Pr}\left(\text { Class }_{i} | \text { Object }\right) \end{equation} \] 根据条件概率公式，有： \[ \operatorname{Pr}\left(\text { Class }_{i} \text { |Object

最近在看注意力模型相关的论文，看了很多文章，MACNN,RACNN等等，最近看的这篇FCANs感觉公式上比较难理解，所以在这里做一下论文记录。（不会对论文进行翻译，会简要的介绍一下）。 首先，是论文的普遍套路吧，介绍了图片的细粒度识别的挑战，当前人们做出的一些成就，提出的各种模型结构，取得的效果和忽视的细节以及作者的改进。 我们可以比较轻松的定位到鸟的各个部位（RACNN和MACNN都有用软硬注意力模型来定位的介绍，感兴趣的可以去看一下）和车的品牌定位，但是却很难区分食物的区别（论文举了这个例子，但是不知道他们提出的模型结构能否正确的区分这两道菜呢？不得而知了。。） 如上图的一个网络结构图。作者给出了训练和测试的各个阶段的模型图（特征提取，注意力，分类）。其中，我们可以用很多网络结构进行图像特征的提取（VGG，ResNet）。在训练中，对原始图像以不同的尺度进行特征提取，且在整个网络结构中会复用这个特征信息（就是说在后面的两个子网络中肯定会用到这个原始的特征信息），很多论文中对这个的解释是重用特征信息（类似于那种特征提取时的链式卷积求和）。在注意力网络中，采用两种卷积模式，3x3大小，64个卷积核，和3x3大小，1个卷积核的卷积层，第二个卷积层就生成了一个单通道的置信度映射，所以整个注意力网络是生成了两个不同维度的新的特征信息映射。在分类网络上，对特征进行裁剪

5 估计量和估计值是什么？ 估计量不是估计出来的量，是用于估计的量。 估计量：用于估计总体参数的随机变量，一般为样本统计量。如样本均值、样本比例、样本方差等。例如：样本均值就是总体均值的一个估计量。 估计值就是估计出来的数值。 可以在点估计上使用样本方差估计总体方差吗 ? 可以，是无偏的。 置信度与置信水平的关系？ 置信度是 0.05 ，置信水平是 0.95 来自非正态的小样本如何处理？ 按照样本原生分布处理 两总体均值之差两种方差情况下的自由度？ 使用 t 分布的动机是什么 ? 抽样分布正态，但是总体方差未知。 为什么大样本抽样分布正态，但是总体方差未知 , 却使用 Z 分布？ 因为大样本的样本方差可以认为是总体方差 如何估计总体方差？ 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11779077.html

OpenPose最新论文《Realtime Multi-Person 2D Human Pose Estimation using Part Affinity Fields》笔记 ժҪ 能有效检测图像中多个人的2D姿态。使用PAFs (Part Affinity Fields)，来学习关键点和人体的关联。这种结构对global context（全局上下文）进行编码，自下而上的解析。特点：多人，高精度，实时。通过序列结构神经网络的两个分支来联合学习：关键点位置、关键点之间的联系。该方法取得了2016关键点检测挑战赛冠军，准确率与效率都大大超过了MPII基准。 简介 难点：1.每张图中，人的数量、位置、大小，都未知。 2.人与人之间的行为（接触、遮挡等）会干扰不同身体关键点的联系。 3.人数多使得运算复杂性增加，保证实时性很困难。自上而下的方法（先检测出人，再进行单人的姿态估计）会因为人越多计算量越大，而且严重依赖检测效果。 PAFs（Part Affinity Fields，部分亲和域？？？个人感觉：关键点亲和场，表示关键点配对的矢量关系）是 二维矢量场的集合 ，表示肢体的位置和方向（也代表了两个关键点的关联程度）。 方法 2.1Simultaneous Detection and Association （检测与关联）其实是介绍了整体的网络结构 表示网络。

Apriori算法是通过限制候选产生发现频繁项集。总的来说，Apriori算法其实效率并不高，大规模数据计算的时候，需要考虑性能问题。 code + data可见： mattzheng/AprioriDemo 盗图盗图： 在R语言里面有非常好的package，可见我之前的博客： R语言实现关联规则与推荐算法(学习笔记) 该packages能够实现以下一些可视化： 但是好像Python里面没有这样封装比较好的库…搜刮了一下，发现很多人写了，但是没有可视化模块，不过先拿着用呗。 笔者参考这两位大神的作品： 用Pandas实现高效的Apriori算法 asaini/Apriori 当然也会结合今日头条数据来做，之前做过一个练习，可见我之前博客： 练习题｜基于今日头条开源数据的词共现、新热词发现、短语发现 因为该大神写的时候用得py2，我现在习惯py3；同时对一些细节进行一些调整。主要以介绍案例为主。 整体来看，效率还是很不错的，要比第二款效率高。 runApriori ( in File , minSupport , minConfidence ) 输入的内容有三样： inFile：数据集输入，迭代器 minSupport：最小支持度阈值，作者推荐：0.1-0.2之间 minConfidence：最小置信度阈值，作者推荐：0.5-0.7之间 输出内容两样： items ，支持度表，形式为

借助患者病理信息，挖掘患者的症状与中医证型之间的关联关系，对治疗提供依据，挖掘潜在证素 采用关联规则算法，挖掘各中医证素与乳腺癌分期之间的关系 步骤： 问卷采集数据，形成原始数据 数据预处理(数据清洗、属性规约、数据交换) 对数据采用关联规则算法，调整参数，训练得到关系模型 结合业务，结果分析，应用实际 (1)数据清洗：对数据进行有效性检查，整理成为原始数据 (2)属性规约：将数据的73个属性取其重要属性，剔除无关属性，最终的属性为： 6种证型得分、分期的属性值 (3)数据变换： 1)属性构造：采用证型系数代替具体单证型的证素得分， 证型系数=该证型得分/该证型总分 2)数据离散化：由于Apriori关联规则无法处理连续型数值变量，需要将原始数据离散化，采用聚类算法将各个证型系数离散化处理，将每个属性聚成4类。 from __future__ import print_function import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans #导入K均值聚类算法 datafile = 'eeeee/chapter4/demo//data/data.xls' #待聚类的数据文件 processedfile = '../tmp/data_processed.xls' #数据处理后文件 typelabel ={ u'肝气郁结证型系数'

上一篇我们将javaAi pImageClassify 继承了文档提供的一个操作类,并且设置基本的 什么超时时间,socek超时时间什么的.接下来我们看看文档上说到的几种图片识别功能 1, 3,汽车识别,是对车的型号,品牌,年份等等的识别,代码基本上和以上是一一样的除了调用的方法不一样而已,我就不抄了, 就给出测试结果吧, 4,logo识别 5,菜品识别 置信度，0-1 其中 probablity 是每一行的置信度 6,动物识别 置信度，0-1 7,图片更多信息的识别 置信度，0-1 置信度，0-1 文章来源: 百度云图片识别(ImageRecognition) 针对 各种图片识别的例子

生物统计学 统计推断的过程： Ho XXXX H1 XXXX p:XXXX H0 H0 H1 α，计算得到 p p p HO H1 最后结果：最后的结论有可能是错的，因为存在假阳性结果，所以必须带有置信度来表明可信程度，可信程度是必要前提。 H0 H1 H0 p U eg H0 璁や负 x1=x2 H1 璁や负 x1 x2 y=x1-x2 H0 璁や负 y=0 H1 璁や负 y 0 y or y 0 H0 H0 H1 y 0 H0 p U p U U eg U a ∞p x ∞P X 来源：博客园 作者： YUANya 链接：https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11563599.html