图像分类(backbone) 第17页

yolov5增加一层小目标检测层

YOLOv5headhead:[[-1,1,Conv,[512,1,1]],[-1,1,nn.Upsample,[None,2,'nearest']],[[-1,6],1,Concat,[1]],#catbackboneP4

非鱼nll·2023-11-16 13:09

车道线检测：LSTR论文解析

Introduction3.RelatedWork4.Method4.1车道形状模型（LaneShapeModel）曲线的重新参数化4.2匈牙利拟合损失（HungarianFittingLoss）4.3网络结构4.3.1Backbone4.3.2Encoder4.3

AIRV_Gao·2023-11-16 11:34

用照片预测人的年龄【图像回归】

在图像分类任务中，卷积神经网络(CNN)是非常强大的神经网络架构。然而，鲜为人知的是，它们同样能够执行图像回归任务。

新缸中之脑·2023-11-16 10:12

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解前言

牙牙要健康·2023-11-16 02:58

【基于Ubuntu下Yolov5的目标识别】保姆级教程 | 虚拟机安装 - Ubuntu安装 - 环境配置(Anaconda/Pytorch/Vscode/Yolov5) |全过程图文by.Akaxi

【YOLOV5算法原理】1.输入端2.Backbone3.Neck4.输出端二．

Akaxi-1·2023-11-16 00:40

RT-DETR算法优化改进：Backbone改进 | EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文独家改进：EMO助力RT-DETR，替换backbone，面向移动端的轻量化网络模型——EMO：反向残差移动块（iRMB），通过堆叠不同层级的iRMB。

AI小怪兽·2023-11-15 22:13

PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detector（2020.8）

Abstract1.Introduction先介绍了一堆前人的work自己的workexpect2.RelatedWork先介绍别人的work与我们的区别3.Method3.1.ArchitectureBackboneDetectionNeckDetectionHead3.2

怎么全是重名·2023-11-14 22:12

毕业设计选题 -- 人工智能与大数据专业毕设选题机器学习方向

目录前言毕设选题目标检测与图像分类方向自然语言处理与文本生成方向时间序列分析与预测方向选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备

Krin_IT·2023-11-14 17:27

Caffe 深度学习框架及AlexNet结构

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，本文详细介绍了caffe的优势、架构，网络定义、各层定义，Caffe的安装与配置，解读了Caffe实现的图像分类模型AlexNet，并演示了CIFAR-10在caffe

zoeyunjj·2023-11-14 17:43

评论：AlexNet和CaffeNet有何区别？

AlexNet是2012年ILSVRC（ImageNet大规模视觉识别竞赛）的获胜者，这是一项图像分类竞赛。

无水先生·2023-11-14 16:24

回顾 — SFA：简化快速 AlexNet（模糊分类）

模糊图像的样本一、说明在本文回顾了基于深度学习的模糊图像分类（SFA）。

无水先生·2023-11-14 16:11

深度学习算法部署方介绍（笔记）（文章是抄别人的）

这种方式适用于模型参数不需要改变的情况，例如图像分类、语音识别等场景。常见的离线部署方式有TensorFlowLite、ONNX、TensorRT等。2、在线部署

饿了就干饭·2023-11-14 10:54

【PIE-Engine Studio学习笔记09】图像分类—监督分类之样本绘制

目录前言操作步骤导入研究区域和影像样本点绘制SVM分类结束语前言之前跟大家介绍过，通过其他软件绘制样本，然后导入到PIE-Enginestudio平台上作为监督分类的训练样本，这次跟大家分享，直接在平台上进行样本的绘制。操作步骤导入研究区域和影像代码如下（示例）：//1、获取采样区域范围vargeometry=pie.FeatureCollection("NGCC/CHINA_CITY_BOUND

GeoLearning·2023-11-14 04:01

深度学习细粒度分类综述

https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/89640699#_2一．概述1.什么是图像细粒度分类细粒度图像分类问题是对大类下的子类进行识别。

沙小菜·2023-11-14 00:09

深度学习之基于Pytorch服装图像分类识别系统

文章目录一项目简介系统组成1.数据集准备2.数据预处理3.模型构建4.模型训练5.模型评估PyTorch的优势二、功能三、系统四.总结一项目简介深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛，其中基于PyTorch的服装图像分类系统是一个备受关注的领域

雅致教育·2023-11-13 22:38

DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural networks

asimpleandaccuratemethodtofooldeepneuralnetworks----《DeepFool：一种简单而准确的欺骗深度神经网络的方法》摘要最先进的深度神经网络已经在许多图像分类任务上取得了令人印象深刻的结果

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-13 21:54

RT-DETR算法优化改进：Backbone改进 | HGBlock完美结合PPHGNetV2 RepConv

本文独家改进：PPHGNetV2助力RT-DETRHGBlock与PPHGNetV2RepConv完美结合推荐指数：五星HGBlock_PPHGNetV2|亲测在多个数据集能够实现涨点RT-DETR魔术师专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR引入前沿顶会创新，助力RT-DETR基于ult

AI小怪兽·2023-11-13 20:00

RT-DETR算法优化改进：PPHGNetV2 Backbone改进 | RepConv、GhostConv优化HGBlock

本文内容：1）RT-DETR原理介绍；2）RepConv、GhostConv优化HGBlockRT-DETR改进创新专栏：http://t.csdnimg.cn/vuQTz学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；RT-DETR模型创新优化，涨点技巧分享，科研小助手；1.RT-DETR介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf摘要：RT-DE

会AI的学姐·2023-11-13 19:15

yolo系列面试题

Backbone：第一层卷积由原本的6×6卷积改为3×3卷积；参考YOLOv7ELAN设计思想将C3模块换成了C2f模块，并配合调整了模块的深度。

GeekPlusA·2023-11-13 18:45

数字图像基础（二进制图像、灰度图像、RGB图像、索引图像和多帧图像）

1、图像的分类根据图像的属性不同，图像分类的方法也不同。

平平无奇的小女子~·2023-11-13 07:17

RT-DTER 引入用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块 SPD-Conv

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf代码地址：https://github.com/labsaint/spd-conv卷积神经网络(CNN)在图像分类、

迪菲赫尔曼·2023-11-13 07:47

使用 Azure 机器学习实现图像分类

图像分类是计算机视觉领域中一个重要的任务。随着深度学习的发展，利用深度神经网络对图像进行分类已经成为一种主流方法。

嵌入式杂谈·2023-11-13 05:42

YOLOv5网络结构图

网络结构图（简易版和详细版）此图是博主的老师，杜老师的图网络框架介绍前言：YOLOv5是一种基于轻量级卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，整体可以分为三个部分，backbone，neck，head。

clmm_·2023-11-13 05:28

论文阅读：PVT v2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer

链接：https://arxiv.org/pdf/2106.13797.pdfPVTv2是在PVTv1基础上，所以先介绍PVTv1PyramidVisionTransformer:AVersatileBackboneforDensePredictionwithoutConvolutions0

shiyueyueya·2023-11-12 19:11

深度学习基于python+TensorFlow+Django的花朵识别系统

二、功能本项目的图像分类识别系统是基于Python语言和TensorFlow深度

雅致教育·2023-11-12 18:09

YOLOv5 7.0 网络结构解读

一.YOLOV5s网络结构图网络结构主要包含以下部分：1.输入端：自适应锚框计算、自适应图片缩放、Mosaic数据增强2.Backbone：CBS模块、C3模块、SPPF模块3.Neck：

nice-wyh·2023-11-12 17:44

HALCON 21.11：深度学习笔记(1)

异常检测的某个例子：给输入图像的每个像素分配一个分数，表示它显示未知特征(即异常)的可能性有多大2.Classification（分类）将图像分类为给定类集合中的一个类。更多信息

机器视觉001·2023-11-12 16:45

10、CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE

简介论文：https://arxiv.org/pdf/2207.12598.pdf分类器指导将扩散模型的得分估计与图像分类器的梯度相结合，因此需要训练与扩散模型分开的图像分类器。

C--G·2023-11-12 14:52

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 GoogLeNet(InceptionV2)模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV2)模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV2)模型算法详解前言

牙牙要健康·2023-11-12 14:41

ViT：AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE 论文阅读

AbstractTransformer在计算机视觉中的应用有限在视觉中，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持它们的整体结构本文证明了这种对CNN的依赖是不必要的，并且直接应用于图像块序列的纯转换器可以在图像分类任务上表现得很好

KrMzyc·2023-11-12 13:59

tensorflow hub模型下载不了问题解决

博主在根据官网配置图像分类迁移学习时，由于没有设置，程序执行如下语句时model=image_classifier.create(train_data)会因为模型下载超时而报错：urllib.error.URLError

竹叶青lvye·2023-11-12 12:50

Pytorch从零开始实战09

Pytorch从零开始实战——YOLOv5-Backbone模块实现本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——YOLOv5-Backbone模块实现环境准备数据集模型选择开始训练可视化模型预测总结环境准备本文基于

Liquor999·2023-11-12 12:02

CIFAR-100数据集的加载和预处理教程

一、CIFAR-100数据集介绍CIFAR-100（CanadianInstituteforAdvancedResearch-100classes）是一个经典的图像分类数据集，用于计算机视觉领域的研究和算法测试

夏天是冰红茶·2023-11-12 09:39

YOLOv5算法进阶改进（1）— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制

而后，为了更进一步提升检测精度，在backbone中嵌入了CBAM注意力机制模块，通过对特征通道和空间的学习，使得网络能够更好地提取到有用特征并抑制不重要特征。实验结果表明，改进后的网络在数据集

小哥谈·2023-11-12 05:51

【读点论文】结构化剪枝

LeCun等人使用少数几个基本结构组成5层的LeNet-5网络，并在MNIST数据集上得到了98.9%的分类精度，但此时的深度神经网络还相对简单，并且只能用于简单的任务上；在2012年的ImageNet图像分类竞赛中

羞儿·2023-11-11 20:46

YOLOv8-Seg改进：分割注意力系列篇 | 高效多尺度注意力 EMA | ICASSP2023

本文改进：EMA跨空间学习高效多尺度注意力引入到YOLOv8中进行二次创新，改进方法1）head层输出层结合；2）加入backbone；EMAAttention亲测在多个数据集能够实现涨点，同样适用于小目标分割

会AI的学姐·2023-11-11 19:09

YOLOv8-seg改进：复现HIC-YOLOv5，HIC-YOLOv8-seg助力小目标分割

本文改进：HIC-YOLOv8-seg：1)添加一个针对小物体的额外预测头，以提供更高分辨率的特征图2）在backbone和neck之间采用involutionblock来增加特征图的通道信息；3）在主干网末端加入

会AI的学姐·2023-11-11 19:37

飞桨图像分类

文章目录一、图像分类数学知识前置1.矩阵加法运算1、理论2、代码实现2.矩阵和数乘法运算1、理论2、代码实现3.矩阵乘法运算1、理论2、代码实现4.算子5.卷积6.求导法则7.反向传播8.MNIST9.

扬志九洲·2023-11-11 13:11

backbone：从AlexNet到...（持续补充ing）

文章目录Introduction（前言知识）代码参考卷积、池化输出退化1*1卷积减少或增加通道数自然的减少计算量解决了什么问题，达到了什么样的效果AlexNet整体结构如下VGGNet网络结构如下，D、E分别代表VGG-16、VGG-19下图为VGG-16ResNet结构如下DenseNet结构如下DenseBlock——特征重用FasterNet<

怎么全是重名·2023-11-11 12:25

【目标检测系列】六、Faster R-CNN

目录参考资料第1章FasterR-CNN概述第2章Backbone2.1ResNet50网络结构2.2ResNet50代码第3章RegionProposalNetworks3.1Anchors的生成3.2Anchors

travellerss·2023-11-11 11:04

Azure 机器学习 - 使用自动化机器学习训练计算机视觉模型的数据架构

目录一、用于训练的数据架构图像分类（二进制/多类）多标签图像分类对象检测实例分段二、用于联机评分的数据架构输入格式输出格式图像分类（二进制/多类）多标签图像分类对象检测实例分段在线评分和可解释性(XAI

TechLead KrisChang·2023-11-11 06:17

醒醒吧，深度学习不是AI的未来（Deep Learning is not the AI future）

在这短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端（end-to-end）的模型，然后直接输出得到最终结果的一种新模式。

拉姆哥的小屋·2023-11-11 06:15

什么是目标检测？有哪些应用？终于有人讲明白了

计算机视觉包含多个分支，其中图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪等是计算机视觉领域最重要的研究课题。本文将着重介绍目标检测的相关知识，并提供一些实例，以帮助读者对目标检测建立一个整体的认识。

大数据v·2023-11-11 05:42

CBAM：Convolutional Block Attention Module

参考论文：https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf背景深度学习中的卷积神经网络在图像分类、目标检测、图像分割

BestSongC·2023-11-11 02:33

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021（2021.8）

YOLOXYOLOX-DarkNet53ImplementationdetailsYOLOv3baselineDecoupledheadStrongdataaugmentationAnchor-freeMultipositivesSimOTAEnd-to-endYOLOOtherBackbonesModiﬁedCSPNeti

怎么全是重名·2023-11-11 02:02

竞赛选题深度学习疲劳驾驶检测 opencv python

1课题背景2实现目标3当前市面上疲劳驾驶检测的方法4相关数据集5基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构6.2疲劳图像分类训练

laafeer·2023-11-10 22:19

竞赛题目：基于深度学习的疲劳驾驶检测深度学习