K-NN Match para reconhecimento de objetos

1. Qual rede neural é melhor para detecção de objetos?
2. Qual método é melhor para detecção de objetos?
3. Qual é a melhor maneira de escolher k para knn?
4. O que K 3 significa em KNN?

Qual rede neural é melhor para detecção de objetos?

Algoritmos de detecção de objetos mais populares. Os algoritmos populares usados ​​para realizar a detecção de objetos incluem redes neurais convolucionais (R-CNN, redes neurais convolucionais baseadas na região), Rast-CNN Fast e YOLO (você só olha uma vez). Os R-CNN estão na família R-CNN, enquanto Yolo faz parte da família Detector de Shot Shot.

Qual método é melhor para detecção de objetos?

- Atualmente, a RetinAnet é um dos melhores métodos para detecção de objetos em várias tarefas diferentes. Ele pode ser usado como substituto para um detector de tiro único para uma infinidade de tarefas para obter resultados rápidos e precisos para imagens.

Qual é a melhor maneira de escolher k para knn?

O valor K ideal geralmente encontrado é a raiz quadrada de n, onde n é o número total de amostras. Use um gráfico de erro ou gráfico de precisão para encontrar o valor K mais favorável.

O que K 3 significa em KNN?

Se k = 1, os exemplos de teste receberão o mesmo rótulo do exemplo mais próximo no conjunto de treinamento. Se k = 3, os rótulos das três classes mais próximos são verificados e os mais comuns (i.e., Ocorrendo pelo menos duas vezes) A ​​etiqueta é atribuída e assim por diante para Ks maiores.