😭😭😭要被搞晕了。有没有好心人告诉我，以下情况怎么处理嘛
数据:假设数据图片大概有3个种类，每种类里面的数量不固定，每类数据里面的物体都属于这类。
如，猫，狗，人三个大类。猫类里面的相片全是猫，且数量大小不固定
问题1:能做普通的多分类吗
问题2:检测几乎都是多目标识别，有典型的适合此类数据集的检测算法吗
多目标，单类，多样本分类，检测
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- 2023-02-13 20:53回答 1 已采纳 回答不易 求求您采纳点赞哦 感激不尽 小样本开集目标检测是一个挑战性的问题。深度学习领域主要的挑战性问题如下： 1）过拟合小样本已知类：深度学习模型往往需要大量的样本数据来训练，如果样本数据不够多
- 2021-07-02 20:01回答 1 已采纳 经验之谈 最简单有效的方案，增大尺度分割图像（样本非常小的时候）YOLOV5做前端，后连接RoiHead
- 2022-07-31 12:05回答 1 已采纳 library(dplyr) cell_8w <- cell %>% filter(condition == "8w") %>% select(CellID) %>% un
- 2022-04-21 09:50类基础上，又分别从攻击的目标检测器类型、损失函数设计等六个方面对目标检测的对抗样本生成方法进行了分析和总结， 并通过实验对比了几种典型目标检测对抗攻击方法的性能，同时比较了这几种方法的跨模型的迁移攻击...
- 2022-02-27 18:35回答 2 已采纳 理论上可以做，但样本量太少。首先，你的问题不是很明确，你是聚类问题（59个样本没有分类标记），还是分类问题（59个样本已标记属于那种分类）。如果是聚类问题，这些特征和样本也是可以做的，只是效果很难说。
- 2022-03-30 22:17回答 2 已采纳 不妨参考一下F1 score的公式 做一个简单的基准模型，假设正类在数据集中占比为a，对于数据集中的任一样本，均将其预测为正类，根据公式f1_score = a / (a - (1 - a) / 2)
- 2021-07-15 14:19回答 1 已采纳 使用cascade应该能够达到类似的精度，但是opencv的cascade估计效果没有yolo好，yolo和cascade分类准确率应该是差不多的，但是yolo的定位准确率会更好一些。正样本过少的话，
- 2023-12-23 15:58人工智能-项目实践-检测-目标检测数据集标注工具 采用python-flask框架开发，基于B/S方式交互，支持多人同时标注。 特点 B/S方式交互 支持多人同时标注（可分配不同标注人员的标注范围，或不同人员标注不同类别） ...
- 2020-07-30 11:12回答 1 已采纳 这个不可一概而论。看你是在什么场景下分类，如果是特定的一些内容，比如用户简单的评价做正面负面分类，很少的样本就可以了。 如果要在自然语境中无限的分类，那么就需要很大的样本。 另外和你的模型、模型的
- 2023-02-21 21:54回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 在YOLOv5中，通过比较ground truth和anchor的宽高比值，初步匹配正样本，并通过网格偏移增加了正样本的数量，这是一种常见的目标检测模型训练方式，可以提高
- 2023-03-17 18:46回答 7 已采纳 参考GPT和自己的思路，1.添加负样本的方法负样本是指不属于目标类别的样本，一般用于训练分类器或检测器来增加模型的泛化能力。添加负样本的方式可以是随机采样、手动选择或者从其他数据集中选择。在训练过程中
- 2023-07-05 22:06Mrwei_418的博客 目前，小样本图像目标检测方法多基于经典的俩阶段目标检测算法Faster R-CNN作为主干网络，当然也有将YOLO，SSD一阶段目标检测算法作为主干网络的。检测过程中不仅需要提取分类任务所关注的高层语义信息，还要获取低...
- 2022-03-17 01:20回答 2 已采纳 反向传播部分计算公式是对的 吴恩达深度学习第二次作业_牛客博客 带有一个隐藏层的平面数据分类 解释一下，就是一个二维平面有两种不同的花色，我
- 2022-06-12 16:41失了志的咸鱼的博客 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM 还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM 的的...
- 2024-03-23 09:55xiaobai111112的博客 而基于锚框结构的目标检测模型，都会存在正负样本的概念。锚框是为了能够更好的预测图片中物体的位置，在图片中以每个像素为中心提前设定了不同尺寸的预备边界框，这些预备边界框被成为锚框。基于锚框的目标检测模型...
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