边缘检测PR曲线求助

Law_light 2018-04-11 01:43:17

为了绘制PR曲线，①如何得到Canny边缘检测的边缘概率图呢？②基于图的图分割算法运行之后可得到分割图像，分割边界即为边缘，又如何得到边缘概率图呢？

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多实例学习 (MIL) 是一种弱监督学习形式，其中训练实例被排列在集合中，称为包，并为整个包提供标签。这个公式正在引起人们的兴趣，因为它自然地适合各种问题并允许利用弱标记的数据。因此，它已被用于计算机视觉和文档分类等不同的应用领域。然而，从包中学习提出了 MIL 独有的重要挑战。本文对定义和区分 MIL 问题类型的特征进行了全面调查。直到现在，还没有正式识别和描述这些问题特征。因此，很难解释从一个数据集到另一个数据集的 MIL 算法的性能变化。

本研究的目的是检验现有的深度学习技术，以解决类不平衡数据。使用不平衡数据进行有效分类是一个重要的研究领域，因为在许多现实应用中，例如欺诈检测和癌症检测，高等级不平衡是固有的。此外，高度不平衡的数据带来了额外的困难，因为大多数学习器会表现出对多数类的偏见，在极端情况下，可能会完全忽视少数类。在过去二十年中，使用传统的机器学习模型（即非深度学习）对类失衡进行了深入研究。尽管深度学习最近取得了进展，但随着它的日益普及，在深度学习领域中，几乎没有关于类不平衡的实证研究。

为什么还要钓着应聘者？面试总共20分钟，基本就是聊天，问项目细节1、自我介绍2、家庭父母是干啥的、家是哪的等等3、问项目：挑一个项目说说4、项目里主要人员分工5、有没有遇到什么困难。某一国企hr，面试完就说总监那边已经通过了，她后面去跟总监确定入职薪资就能发放offer，周四让等周一，周一让等两天，两天过后说这周内有答复，一周过去连个拒绝都。Hello，我是联发科技的校园大使，联发科技2024届提前批来了，不想简历投递后“泡池子”，登录链接：mediatek.zhiye.com/campus/job。

本研究的目的是检验现有的深度学习技术，以解决类不平衡数据。使用不平衡数据进行有效分类是一个重要的研究领域，因为在许多现实应用中，例如欺诈检测和癌症检测，高等级不平衡是固有的。此外，高度不平衡的数据带来了额外的困难，因为大多数学习器会表现出对多数类的偏见，在极端情况下，可能会完全忽视少数类。在过去二十年中，使用传统的机器学习模型（即非深度学习）对类失衡进行了深入研究。尽管深度学习最近取得了进展，但随着它的日益普及，在深度学习领域中，几乎没有关于类不平衡的实证研究。

abstract 抽象的抽象的　　abstraction 抽象体、抽象物、抽象性抽象体、抽象物、抽象性　　access 存取、取用存取、访问　　access level 存取级别访问级别　　access function 存取函式访问函数　　activate 活化激活　　active 作用中的　　adapter 配接器适配器　　addr

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