kaggle競賽解決問題github
多看kaggle競賽報告學習可以學到很多處理問題的小技巧
第一步：處理分析資料
第二步：選擇基準模型
第三步：資料預處理
例如（1.處理樣本不平均問題，例如＇smote＇，＇adasyn＇，＇easy emsenble＇
2.進行資料擴充套件）
第四步：進一步提公升結果(如學習率的選擇，
損失函式的選擇
模型整合（如snapshot ensembling）
使用不同尺度的影象進行訓練．
如先使用小解析度影象進行訓練，然後fine-tune訓練大尺度資料
)第５步：根據驗證集的結果對訓練結果再次針對性調整
第６步：將驗證集和訓練集合並再次訓練．
（計算機視覺）計算機視覺基礎
opencv cximage cimg freeimage opencv中vc庫的版本與visual studio版本的對應關係 vc8 2005 vc9 2008 vc10 2010 vc11 2012 vc12 2013 vc14 2015 vc15 2017 visual studio中的輔助...
計算機視覺
主講老師 曹洋 課程 視覺 基礎 底 層處理 影象處理 特徵提 取 中 層處理 影象分割 相機標 定 深度 估計 運 動估計 高層處 理 3d 重建 目 標識別 視 覺基 礎 底層 處理 圖 像處理 特徵提取 中層 處理 圖 像分割 相機標定 深度估 計 運動 估計 高層處理 3d重 建 目標 識別...
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眾所周知，計算機不認識影象,只認識數字。為了使計算機能夠 理解 影象，從而具有真正意義上的 視覺 本章我們將研究如何從影象中提取有用的資料或資訊，得到影象的 非影象 的表示或描述，如數值 向量和符號等。這一過程就是特徵提取，而提取出來的這些 非影象 的表示或描述就是特徵。有了這些數值或向量形式的特徵...