Howtosignalprocessing
- Quel réseau neuronal est le meilleur pour la détection d'objets?
- Quelle méthode est la meilleure pour la détection d'objets?
- Quelle est la meilleure façon de choisir K pour KNN?
- Que signifie K 3 dans KNN?
Quel réseau neuronal est le meilleur pour la détection d'objets?
Algorithmes de détection d'objets les plus populaires. Les algorithmes populaires utilisés pour effectuer la détection d'objets comprennent les réseaux de neurones convolutionnels (R-CNN, les réseaux de neurones convolutionnels basés sur la région), le R-CNN rapide et Yolo (vous ne regardez qu'une seule fois). Les R-CNN sont dans la famille R-CNN, tandis que Yolo fait partie de la famille des détecteurs à un seul coup.
Quelle méthode est la meilleure pour la détection d'objets?
- Retinanet est actuellement l'une des meilleures méthodes de détection d'objets dans un certain nombre de tâches différentes. Il peut être utilisé en remplacement d'un détecteur à un seul coup pour une multitude de tâches pour obtenir des résultats rapides et précis pour les images.
Quelle est la meilleure façon de choisir K pour KNN?
La valeur K optimale habituellement trouvée est la racine carrée de n, où n est le nombre total d'échantillons. Utilisez un tracé d'erreur ou un tracé de précision pour trouver la valeur k la plus favorable.
Que signifie K 3 dans KNN?
Si k = 1, alors des exemples de test reçoivent la même étiquette que l'exemple le plus proche de l'ensemble de formation. Si k = 3, les étiquettes des trois classes les plus proches sont vérifiées et la plus courante (i.e., L'étiquette à au moins deux fois) est affectée, et ainsi de suite pour un KS plus grand.
