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c++ - 用于图像故障检测的逻辑回归

coder 2024-02-12 原文

基本上，我想使用逻辑回归检测图像中的错误。我希望得到关于我的方法的反馈，如下所示:

用于训练:

  1. 取一小部分标记为“坏”和“好”的图像
  2. 对它们进行灰度化处理，然后将它们分解成一系列 5*5 像素的片段
  3. 计算每个片段的像素强度直方图
  4. 将直方图连同标签传递给逻辑回归类进行训练
  5. 将整个图像分成 5*5 个片段，并为每个片段预测“好”/“坏”。

使用 sigmod 函数，线性回归方程为:

1/ (1 - e^(xθ))

其中 x 是输入值，theta (θ) 是权重。我使用梯度下降来训练网络。我的代码是:

void LogisticRegression::Train(float **trainingSet,float *labels, int m)
{
    float tempThetaValues[m_NumberOfWeights];

    for (int iteration = 0; iteration < 10000; ++iteration)
    {
        // Reset the temp values for theta.
        memset(tempThetaValues,0,m_NumberOfWeights*sizeof(float));

        float error = 0.0f;

        // For each training set in the example
        for (int trainingExample = 0; trainingExample < m; ++trainingExample)
        {           
            float * x = trainingSet[trainingExample];
            float y = labels[trainingExample];

            // Partial derivative of the cost function.
            float h = Hypothesis(x) - y;
            for (int i =0; i < m_NumberOfWeights; ++i)
            {
                tempThetaValues[i] += h*x[i];
            }
            float cost = h-y; //Actual J(theta), Cost(x,y), keeps giving NaN use MSE for now
            error += cost*cost;
        }

        // Update the weights using batch gradient desent.
        for (int theta = 0; theta < m_NumberOfWeights; ++theta)
        {
            m_pWeights[theta] = m_pWeights[theta] - 0.1f*tempThetaValues[theta];
        }

        printf("Cost on iteration[%d] = %f\n",iteration,error);
    }
}

其中 sigmoid 和假设是使用以下方法计算的:

float LogisticRegression::Sigmoid(float z) const
{
    return 1.0f/(1.0f+exp(-z));
}

float LogisticRegression::Hypothesis(float *x) const
{
    float z = 0.0f;
    for (int index = 0; index < m_NumberOfWeights; ++index)
    {
        z += m_pWeights[index]*x[index];
    }
    return Sigmoid(z);
}

最终的预测是:

int LogisticRegression::Predict(float *x)
{
    return Hypothesis(x) > 0.5f;
}

由于我们使用的是强度直方图，因此输入和权重数组是 255 个元素。我的希望是将它用在诸如有瘀伤的苹果图片之类的东西上，并用它来识别被擦伤的部分。整个 brused 和 apple 训练集的(归一化)直方图看起来像这样:

对于苹果的“好”部分 (y=0):

对于苹果的“坏”部分 (y=1):

我不是 100% 相信单独使用强度会产生我想要的结果，但即便如此，在明显可分离的数据集上使用它也不起作用。为了测试它，我给它传递了一个带标签的全白和全黑图像。然后我在下面的小图像上运行它:

即使在这张图片上，它也无法将任何部分识别为黑色。

使用 MSE 我看到成本正在向下收敛到一个点，它仍然存在，对于黑白测试，它开始时成本约为 250，最终稳定在 100。苹果 block 开始时大约为 4000，最终稳定在 1600。

我不知道问题出在哪里。

是否方法合理但实现失败？逻辑回归是用于此任务的错误算法吗？梯度体面不够健壮吗？

最佳答案

我忘了回答这个...基本上问题出在我的直方图中，生成时没有将 memset 设置为 0。至于灰度图像的逻辑回归是否是一个好的解决方案的整体问题，答案没有。灰度只是没有提供足够的信息来进行良好的分类。使用所有颜色 channel 要好一些，但我认为我试图解决的问题(苹果上的瘀伤)的复杂性对于简单的逻辑回归本身来说有点过分。你可以在我的博客上看到结果here .

关于c++ - 用于图像故障检测的逻辑回归，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33976729/

amp43floatsectionimagec++machine-learningcomputer-visionartificial-intelligencelogistic-regression

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