我是这个话题的新手，但我使用了一些关于计算机视觉的现成知识来对图像进行分类。
例如，您可以轻松生成可以确定图像中是否有云的标签。但是，您要在哪里分配值或按比例对图像进行评级 - 在此示例中，图像中的混浊程度是什么一般类型的问题？
解决此类问题的有用算法或技术是什么？
需要按比例对图像进行评分的问题类型是什么？
人工智能
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分类
计算机视觉
术语
回归
2021-10-21 17:55:48
1个回答
任务之间的主要区别是“分类”与“回归”。在分类中，您将尝试识别图像中是否存在云，如果您想用连续值预测“云”的水平，那么您将执行回归任务。
我不知道特定于图像的模型状态，但您可以使用任何您希望执行回归的架构、CNN、RNN，唯一需要注意的是您将使用的损失函数。分类（通常使用 argmax 函数将概率转换为标签）和回归（最常用的是均方误差，模型尝试直接逼近连续值）有特定的函数。
为了快速了解损失函数，我推荐这个简单的教程5 Regression Loss Functions。希望它可能有用。
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