图像数据集中的特征

Question

众所周知，在机器学习模型的数据集中有几个特征。只有图片的数据集是否也包含功能？

由于它们不能在excel文件中打开，它们是否包含功能？

我的项目是使用深度学习的植物病害检测，我的教授正在询问数据集中的特性。

我不知道说什么才好。

Answer 1

我不知道在ML中问这样一个一般性问题是否合适(我想这是交叉验证的)。话虽如此：

，那么它们包含特性吗？

功能取决于您和您希望从中检索的信息。这意味着在某种程度上，一切“包含”一个特征。

图片数据总是可以映射/转换成观察数据集--在这些数据集中，您的观察是您的图像，而变量/特征的数量是任意的，它是描述每个图像中每个区域的变化的一维数组特征。向量越大，模型的效率就越高。

当然，这只是按照你的要求，从理论上回答你的问题。在实践中，你需要一些工具来完成这个任务，但我相信你会找到的。

希望能帮上忙。

Answer 2

如果数据集仅包含图片，则特性只是隐藏在这些图片中的。您需要使用CNN自动提取它们，例如卷积神经网络。

假设这是你原来的形象

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如果您将CNN的图层可视化(例如，从第一层输出的功能映射)

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明亮的区域是“激活的”区域，这意味着过滤器检测到了它正在寻找的模式。这个过滤器似乎编码了一个眼睛和鼻子探测器。

继续阅读这里的CNN，https://towardsdatascience.com/applied-deep-learning-part-4-convolutional-neural-networks-584bc134c1e2。

从中间的故事，我拍了这些照片。