Was ist Ground Truth beim Deep Learning?
Was ist Ground Truth beim Deep Learning?
Anonim

In maschinelles Lernen, der Begriff "Bodenwahrheit" bezieht sich auf die Genauigkeit der Klassifizierung des Trainingssets für überwachte Lernen Techniken. Der Begriff"Bodenwahrnehmung" bezieht sich auf das Sammeln der richtigen objektiven (nachweisbaren) Daten für diesen Test. Vergleichen Sie mit Goldstandard.

Was ist Ground Truth in der Bildverarbeitung?

"Grundwahrheit" bezeichnet eine Reihe von Messungen, von denen bekannt ist, dass sie viel genauer sind als die Messungen des getesteten Systems. Angenommen, Sie testen ein Stereovisionssystem, um zu sehen, wie gut es 3D-Positionen einschätzen kann. In solchen Fällen "Grundwahrheit" sind die bekannten Parameter des Modells.

Wissen Sie auch, was Ground Truth in GIS ist? Für andere Verwendungen siehe Grundwahrheit(Begriffsklärung). Grundwahrheit ist ein Begriff, der in Kartographie, Meteorologie, Analyse von Luftbildern, Satellitenbildern und einer Reihe anderer Fernerkundungstechniken verwendet wird, bei denen Daten aus der Ferne gesammelt werden. Grundwahrheit bezieht sich auf Informationen, die „vor Ort“gesammelt werden.

In ähnlicher Weise kann man fragen, was ist Ground-Truth-Text?

Die Grundwahrheit eines Bildes TextInhalt ist beispielsweise die vollständige und genaue Aufzeichnung jedes Zeichens und jedes Wortes im Bild. Dies kann mit der Ausgabe eines OCR-Motors verglichen und verwendet werden, um die Genauigkeit des Motors zu beurteilen und wie wichtig eine Abweichung von Grundwahrheit ist in diesem Fall.

Was versteht man unter maschinellem Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Anwendung von künstlichemIntelligenz (KI), die Systemen die Fähigkeit bietet, automatisch aus Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und itlearn für sich selbst nutzen können.

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