分类问题的判别

简介: 分类问题的判别 自用

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MambaOut:状态空间模型并不适合图像的分类任务
该论文研究了Mamba架构(含状态空间模型SSM)在视觉任务(图像分类、目标检测、语义分割)中的必要性。实验表明,Mamba在这些任务中效果不如传统卷积和注意力模型。论文提出,SSM更适合长序列和自回归任务,而非视觉任务。MambaOut(不带SSM的门控CNN块)在图像分类上优于视觉Mamba,但在检测和分割任务中略逊一筹,暗示SSM在这类任务中可能仍有价值。研究还探讨了Mamba在处理长序列任务时的效率和局部信息整合能力。尽管整体表现一般,但论文为优化不同视觉任务的模型架构提供了新视角。
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选择SVM模型时需考虑数据线性可分性、问题类型(二分类或多分类)、优化算法(凸优化优势)及性能指标(如准确率、召回率)。数据非线性可分时可使用核技巧。针对多分类,有OVO、OVA和DAG方法。同时,利用交叉验证评估模型泛化能力。
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监督分类,又称训练分类法,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查,对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识,对每一种类别选取一定数量的训练样本,计算机计算每种训练样区的统计或其他信息,同时用这些种子类别对判决函数进行训练,使其符合于对各种子类别分类的要求,随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较,按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类,以此完成对整个图像的分类。
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