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从稀疏到自适应：人脸识别中稀疏表示的核心演进🏗️ 本博客是阅读完两篇文献：《Robust Face Recognition via Sparse Representation》和《Robust Face Recognition via Adaptive Sparse Representation》的整理。个人理解！

YOLO11-EfficientRepBiPAN载重汽车轮胎热成像检测与分类_3图中所涉数据集，在下面自取YOLO11-EfficientRepBiPAN是一种专为载重汽车轮胎热成像检测与分类设计的深度学习模型，结合了最新的YOLO系列算法创新和EfficientRep模块优化。该模型能够高效识别轮胎表面的温度异常区域，实时预警潜在的安全隐患，为交通运输行业提供智能化安全保障。🚛💨 图片展示了智慧图像识别系统的主界面及后台代码编辑环境。界面顶部显示"欢迎, user"和系统名称"智慧图像识别系统"；中间"功能模块"区域包含三个核心模块：用户管理模块（管理系统用户、信息和角色配置）

Softmax回归（分类问题）学习记录使用Softmax与交叉熵损失实现简单的MNIST手写数字数据集分类问题。 Softmax 是一种常用于多分类任务的激活函数，它将一个包含任意实数的向量（通常称为 logits）转换为一个概率分布：输出的每个元素都在 0 到 1 之间，且所有元素之和为 1。

YOLOv8-MAN-Faster电容器缺陷检测：七类组件识别与分类系统🔍 电容器作为电子设备中的关键元件，其质量直接影响整个系统的稳定性和寿命。传统的电容器检测方法依赖人工目视检查，不仅效率低下，而且容易受主观因素影响。今天，我要给大家介绍一个基于YOLOv8-MAN-Faster框架的电容器缺陷检测系统，它能够准确识别电容器的七类组件并进行分类！💪

【工业检测】基于YOLO13-C3k2-EIEM的铸造缺陷检测与分类系统_1为验证所提YOLOv13-C3k2-EIEM模型在铸造缺陷检测任务中的有效性，本研究将其与多个主流目标检测模型进行对比实验。我们在相同硬件环境下（RTX 3090 GPU，32GB内存）对所有模型进行训练和测试，使用相同的训练参数和数据集，确保比较的公平性。

基于 LSTM 的中文情感分类项目解析该项目对中文微博文本进行情感分类，将情感分为四类：喜悦、愤怒、厌恶、低落。项目的核心思想是将文本转换为数值表示，然后通过神经网络学习文本特征与情感标签之间的映射关系。

Focal Loss：解决长尾图像分类中“多数类太强势”的损失函数在真实的图像分类任务中，你经常会遇到：类别不均衡 / 长尾分布头部类别样本很多，尾部类别样本很少（例如 10000:10）。

基于Centernet的甜菜幼苗生长状态识别与分类系统本数据集为糖用甜菜幼苗生长状态识别与分类任务提供了高质量的视觉资源，采用YOLOv8标注格式，共包含1103张经过专业预处理和增强处理的图像。数据集专注于三种不同生长阶段的糖用甜菜幼苗分类，分别为’Sugar Beet - 1’、‘Sugar Beet - 2’和’Sugar Beet - 3’，这些类别涵盖了糖用甜菜从早期萌发到不同生长阶段的典型特征。图像采集环境模拟了实际农业种植条件，背景由多种粒径和颜色的颗粒状基质构成，包括浅褐色、灰色及米色石子，真实反映了甜菜幼苗的自然生长环境。每张图像均经过标准

决策树三中分类标准衡量标准：熵值：表示随机变量不确定性的度量，或者说是物体内部的混乱程度。熵值越小，该节点越“纯”。熵值计算公式：

【实战案例】基于YOLOv8的亚洲107种鸟类图像分类与目标检测系统_2鸟类识别是计算机视觉领域中的一个重要应用，对于生态研究、生物多样性保护以及智能监控具有重要意义。本项目基于YOLOv8算法构建了一个能够识别亚洲地区107种鸟类的图像分类与目标检测系统。该系统不仅能够准确识别鸟类的种类，还能精确定位鸟所在的位置，为相关研究提供了强有力的技术支持。

我材不敲代码

机器学习入门 03逻辑回归part1—— 名字是回归但是却是分类算法的逻辑回归在之前我们学习了KNN算法和线性回归算法，而实际场景中更多的是分类问题（比如判断是否患病、邮件是否为垃圾邮件），今天就来学习更加高级的分类算法 —— 逻辑回归（Logistic Regression）。

爱吃泡芙的小白白

从GAP到剪枝：CNN全连接层分类技术演进与实战指南在卷积神经网络（CNN）的辉煌成就中，全连接层（Fully Connected Layer，简称FC层）长期扮演着至关重要的“最终裁决者”角色。它将卷积层和池化层提取的丰富空间特征“拍平”，映射到最终的样本标记空间，完成分类的临门一脚。然而，随着我们对模型的要求从“精准”走向“精准且高效”，传统FC层因其庞大的参数量和较高的过拟合风险，逐渐成为模型压缩和加速的焦点。

【NLP学习】IMDB 情感分类实战：Word2Vec + 逻辑回归完整解析在自然语言处理（NLP）入门阶段，如何把文本变成“模型能理解的数字”，往往是第一个真正的门槛。本文将通过一个完整的实战案例，带你从原始文本出发，使用 Word2Vec 构建词向量表示，并结合逻辑回归（Logistic Regression），完成 IMDB 电影评论的情感分类任务。

爬虫 + 机器学习：电商评论情感分类实战指南在电商行业数字化运营的当下，商品评论作为用户真实体验的核心载体，蕴含着消费偏好、产品痛点、服务评价等关键信息 —— 这些信息能为商家的品控优化、运营策略调整、竞品分析提供数据支撑，也能为平台的商品推荐、口碑管理提供决策依据。但电商平台的评论数据呈海量、非结构化特征，人工逐条分析不仅效率低下、成本高昂，还难以挖掘数据背后的规律，而爬虫 + 机器学习的组合方案，成为解决这一问题的高效路径。

基于MATLAB的CNN图像分类算法实现基于MATLAB深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）的卷积神经网络（CNN）图像分类完整实现流程

指纹过滤器缺陷检测与分类 —— 基于MS-RCNN_X101-64x4d_FPN_1x_COCO模型的实现与分析_1YOLO（You Only Look Once）系列目标检测模型一直是计算机视觉领域的宠儿！从最初的v1版本到最新的v13，每一代都带来了令人惊叹的创新和突破。今天，我们就来深入探讨YOLO家族的进化史，看看它是如何一步步成为目标检测界的“顶流”🔥！

面部表情识别与分类_YOLOv10n与MobileNetV4融合方案详解2025年，面部表情识别技术已经广泛应用于人机交互、情感计算、智能监控等领域。随着深度学习技术的不断发展，实时、高效的表情识别系统成为研究热点。本文将详细介绍一种基于YOLOv10n与MobileNetV4融合的面部表情识别与分类方案，该方案结合了目标检测的高效性与轻量级网络的快速推理能力，实现了在边缘设备上的实时表情识别。

基于MATLAB的HOG+GLCM特征提取与SVM分类实现参考代码对图片提取HOG、GLCM特征，利用SVM进行分类 www.youwenfan.com/contentcsq/60101.html

贝类海产品物种识别与分类_---_基于YOLOv10n与特征金字塔共享卷积的改进方法本数据集名为mollusk，版本为v2，于2024年2月11日创建并发布，采用CC BY 4.0许可证授权。该数据集通过qunshankj平台导出，主要应用于贝类海产品的计算机视觉识别与分类任务。数据集共包含329张图像，所有图像均已进行预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）以及将图像尺寸拉伸至640x640像素。为增强数据集的多样性，每张源图像通过添加椒盐噪声（应用于1.45%的像素）生成了三个版本，同时边界框还应用了-15到+15度的随机旋转变换。数据集采用YOLOv8格式标注，包含6个

机器学习之心

Bayes-TCN+SHAP分析贝叶斯优化深度学习多变量分类预测可解释性分析！Matlab完整代码平台：MATLAB（建议R2020b及以上，支持混淆矩阵、贝叶斯优化等函数）数据格式：Excel文件（.xlsx），最后一列为标签列