分类

（3-2-01）视觉感知：目标检测与分类在现代计算机视觉中，目标检测与分类的核心任务是让计算机能够准确地识别图像中的各类目标，并将其归类到相应的类别中。随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）因其对局部特征的强大表达能力而广泛应用于各类检测任务；而近年来兴起的视觉Transformer（ViT）则通过全局自注意力机制，在处理复杂场景和长距离依赖关系时展现出新的优势。本节将从这两类主流网络模型出发，系统讲解目标检测与分类的实现方法及其特点。

【分类算法】ID3算法超详细讲解ID3算法（Iterative Dichotomiser 3）是机器学习中经典的决策树分类算法，由Ross Quinlan在1986年提出，是决策树算法的入门基础。它基于信息论中的信息增益选择最优划分特征，通过递归的方式构建决策树，核心逻辑简单直观，可解释性强，是本科生和研究生学习决策树、信息论在机器学习中应用的核心内容，也是后续C4.5、CART等决策树算法的基础。

粉尘环境分类检测千张图数据集（适用YOLO系列）（已标注+划分/可直接训练）链接:https://pan.baidu.com/s/1LHce_fyo7slzQHtXGIBhZA?pwd=2nmk

【深度学习基础篇04】从回归到分类：图像分类与卷积神经网络入门在“回归实战”章节中，我们已经掌握了全连接层 nn.Linear(A, B) 的核心用法——它能将维度为A的输入矩阵，映射到维度为B的隐藏特征空间；通过堆叠多层全连接层，还能加深网络深度、增强模型的拟合能力。同时，我们也吃透了梯度下降算法的落地逻辑：包括数据集读取、模型定义、训练流程的完整闭环，这是深度学习的通用基础，可总结为下图的核心流程：

啊阿狸不会拉杆

《计算机视觉：模型、学习和推理》第 9 章-分类模型目录前言9.1 逻辑回归9.1.1 学习：最大似然估计完整代码（逻辑回归实现 + 可视化）代码运行效果

2.1 PaLM 及其变体（PaLM / PaLM 2）PaLM（Pathways Language Model）是 Google 提出的 Decoder-only Transformer 大规模语言模型工作之一。它的核心并不在于“换了一个全新的架构”，而是通过一组看似朴素但系统性的结构与训练配方改动，让模型在可扩展性、训练稳定性、吞吐效率上更适合继续做大规模 scaling。

第12篇HD文章--射血分数保留的心力衰竭患者左心室心肌免疫细胞丰度正常

文本分类常见面试篇：从 fastText 到 TextCNN 的核心考点全解析——NLP 入门必考基石，系统梳理经典模型与工程调优策略作者：石去皿｜标签：#NLP #文本分类 #fastText #TextCNN #面试宝典更新时间：2026 年 2 月

内容复习--邻域分子聚类与邻域细胞聚类的生物学意义及异同

【论文比较】从 DeepSRC 到 BSSR：当“稀疏表示”遇上“深度学习”，算法是如何进化的？目录🌟 前言第一局：共同的敌人与“秘密武器”第二局：DeepSRC 的绝招——“更强的发动机”第三局：BSSR 的降维打击——“连底盘一起换”

【论文阅读15】告别死板！ElasticFace 如何用“弹性边缘”提升人脸识别性能在深度人脸识别领域，如何提取出具有极高区分度的人脸特征一直是核心挑战。今天我们要精读的这篇论文提出了 ElasticFace，它通过给模型增加一种“弹性”的惩罚机制，成功在多个主流人脸识别数据集上刷新了 SOTA（State-of-the-Art）。

基于深度学习的虹膜识别与分类系统，结合tood_r50_fpn_anchor-based_1x_coco模型实现本数据集为IRIS-Recognition_2 Image Dataset，包含999张眼部虹膜图像，采用YOLOv8格式进行标注。数据集由qunshankj平台提供，遵循CC BY 4.0许可协议，于2024年12月2日导出。图像经过预处理，包括像素数据自动定向（带有EXIF方向剥离）和拉伸至640×640分辨率，未应用任何图像增强技术。数据集包含51个类别，涵盖不同像素规格的虹膜图像，从IRIS-1mp到IRIS-52mp，以及IRIS-f2mp等特殊类别。每张图像均为眼部特写，呈现虹膜区域的细节特征

计算机与AI领域中的“上下文”：多维度解析引言在计算机科学和人工智能领域，“上下文”是一个高频且多义的核心概念。无论是底层硬件的指令执行，还是上层应用的智能交互，都离不开“上下文”的支撑。其本质可概括为：用于正确解释当前状态或事件所需的、来自环境的数据或信息。本文将按照从底层硬件到高层应用的逻辑，系统梳理“上下文”在不同子领域的具体含义与作用。

【深度学习】Faster-RCNN改进：钩子状态识别与分类三种状态自动检测Faster-RCNN作为目标检测领域的经典模型，在工业界和学术界都有广泛的应用。然而，在面对特定场景下的目标检测任务时，仍有许多可以改进的空间。今天，我们来探讨如何改进Faster-RCNN模型，使其能够更精准地识别和分类"钩子"的三种不同状态。🔍

【论文阅读13】AdaFace：低画质人脸识别的破局之作，用“特征范数”重塑损失函数！在深度学习时代，人脸识别技术在 LFW、CFP-FP 等清晰数据集上已经达到了惊人的 98% 以上准确率。然而，当场景切换到监控视频（Surveillance）或无人机拍摄等“低画质（Low Quality）”环境时，由于遮挡、模糊和光线极差，模型的识别能力往往会遭遇滑铁卢。

2.7 强化学习分类强化学习（Reinforcement Learning, RL）研究的是：智能体（Agent）在环境（Environment）中通过交互学习策略（Policy），以最大化长期累计回报（Return）。在实际算法与应用中，有几组非常关键的“分类维度”，它们决定了：数据怎么来、学什么、怎么更新、能不能复用旧数据、是否需要环境模型等。

垃圾分类识别：迁移学习在环保领域的应用我们使用计算机视觉创建一个简单的工具，将垃圾分类为有机垃圾或可回收垃圾，以简化垃圾管理流程。传统的垃圾分类主要依赖人工判断，效率低下且容易出错。随着深度学习技术的发展，我们可以使用迁移学习快速构建垃圾分类模型，为环保事业提供智能化的解决方案。

Mask R-CNN实现植物存在性检测与分类详解_基于R50-FPN-GRoIE_1x_COCO模型分析Mask R-CNN是一种强大的实例分割算法，它在目标检测的基础上增加了像素级分割的能力。本文将详细介绍如何使用Mask R-CNN实现植物的存在性检测与分类，特别基于R50-FPN-GRoIE_1x_COCO模型进行分析。

基于YOLO11-EfficientViT的辉长岩及其相关岩石类型计算机视觉识别分类系统_1在地质勘探领域，岩石类型的准确识别是矿产资源评估和地质构造分析的基础工作。传统的人工识别方法依赖专家经验，主观性强且效率低下。随着深度学习技术的发展，计算机视觉为岩石自动识别提供了新思路。本文分享了一种基于改进YOLO11-EfficientViT的辉长岩及其相关岩石类型识别系统，该系统在六类岩石（角闪岩、富铁辉长岩、辉长岩、角闪岩、辉石辉长岩、斜长岩）的识别任务中取得了优异性能！