图像分类迁移学习

番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别

数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria

futureflsl·2024-09-16 09:46

遥感影像的切片处理

这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。

sand&wich·2024-09-16 06:23

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG

亚图跨际·2024-09-15 18:20

CV、NLP、数据控掘推荐、量化

主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测

海的那边-·2024-09-15 13:47

基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务（附带完整代码）

本文主要实现在pytorch框架下，训练CIFAR数据集，通过观察训练和验证的误差、准确率图像来进一步改善。保存最好的模型。测试集打印整体准确率和每一类别的准确率，并生成混淆矩阵，将其中每一个错误的图片并保存下来。语言：python实现方式：pytorch框架,CPU关键词:CIFAR-10数据集、Dataset和Dataloader、SummaryWriter画图、网络模型搭建、混淆矩阵、统计所

难得北窗高卧·2024-09-12 01:00

验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构

简介图像分类对网络结构的要求，一个是精度，另一个是速度。这两个需求推动了网络结构的发展。resneXt：分组卷积，降低了网络参数个数。densenet：密集的跳连接。

dfj77477·2024-09-11 20:55

基于深度学习的对抗样本生成与防御

这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁，因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类：基于梯度的方法和基于优化的方法。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str

技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆

高斯小哥·2024-09-08 06:18

Transformer+目标检测，这一篇入门就够了

Encoder-Decoder简介：Encoder-Decoder的缺陷：Attention机制：Self-Attention机制：Multi-HeadAttention：Transformer结构：图像分类之

BIT可达鸭·2024-09-07 21:19

Python中的深度学习神经网络

-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩

2301_78297473·2024-09-07 08:46

经典网络训练图像分类模型一

目录数据预处理部分：网络模块设置：网络模型保存与测试数据读取与预处理操作制作好数据源：读取标签对应的实际名字加载models中提供的模型，并且直接用训练的好权重当做初始化参数模型参数更新把模型输出层改成自己的设置哪些层需要训练优化器设置数据预处理部分：-数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，比较实用-数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现

三十度角阳光的问候·2024-09-06 20:34

识别实验笔记和经验总结

在进行图像分类模型对比实验时，为了确保对比的公平性和可靠性，以下几个因素需要重点考虑：数据集的一致性：数据集分割：确保训练集、验证集和测试集的划分是一致的。各模型使用相同的训练数据和测试数据。

Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

[opencv]DNN图像分类

OpenCV是一个计算机视觉开源库，提供了处理图像和视频的能力。OpenCV的影响力非常大，有超过47000的社区用户，以及超过1400万次的下载量。其应用领域横跨图像处理、交互式艺术、视频监督、地图拼接和高级机器人等。作为一个有十几年历史的开源项目，OpenCV拥有广大的用户群体和开发者群体。在数字的世界中，一幅图像由多个点（像素）组成。图像处理就是对其中一个像素或者一个区域内的像素（块）进行处

FL1623863129·2024-08-31 06:11

快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务

pipeline()函数支持多种任务，包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回

E寻数据·2024-08-31 04:54

阿尔兹海默症-图像分类数据集

阿尔兹海默症-图像分类数据集数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1gSUT74XrnHmg2Z11oZNd6A?

数据集_深度学习·2024-08-28 23:27

一文读懂深度适配网络（DAN）

这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice，思维敏捷，非常健谈！一不留神就谈了1个多小时，意犹未尽，学到了很多东西！

weixin_34088838·2024-08-28 05:57

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域（targetdomain）上，即使这些领域之间存在分布差异。简单来说，领域泛化就是希望模型能够“举一反三”，不仅限于在特定数据集或特定环境下表现良好，而是能够跨越不同的环境或数据

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

23 注意力机制—BERT

目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型

Unknown To Known·2024-08-25 01:57

基于深度学习的自适应架构

以下是对该主题的详细介绍：1.背景与动机任务多样性：在现实世界中，模型可能需要处理各种不同的任务，如图像分类、物体检测、自然语言处理等。传统的固定架构模型往往难以在所有任务上都表现出色。

SEU-WYL·2024-08-22 13:48

[数据集][图像分类]河道污染分类数据集1923张4类别

数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：1922分类类别数：4类别名称:["lianghao","qingwei

FL1623863129·2024-03-29 04:05

线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现

假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器，原始输入是一幅RGB彩色图片，可以将其视为一个高度、宽度和通道数（R

科学的N次方·2024-03-18 07:13

深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能

1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习

仰望大佬007·2024-03-06 21:48

[数据集][图像分类]鲜花分类数据集5735张102类别

数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：5735分类类别数：102类别名称:["0","1","2"

FL1623863129·2024-03-01 16:28

【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析

【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一：图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二

prince_zxill·2024-02-24 07:23

深度学习图像分类中，要求待分类图像中只有一类物体吗？如果这个图像中有两类物体，那么这个图像被分为哪一类？

问题描述：深度学习图像分类中，要求待分类图像中只有一类物体吗？如果这个图像中有两类物体，那么这个图像被分为哪一类？问题解答：在深度学习图像分类任务中，通常假设每张图像只包含一类物体。

神笔馬良·2024-02-20 19:25

Unet 高阶分割网络实战、多类别分割、迁移学习（deeplab、resnet101等等）

1、前言Unet图像分割之前介绍了不少，具体可以参考图像分割专栏为了实现多类别的自适应分割，前段时间利用numpy的unique函数实现了一个项目。通过numpy函数将mask的灰度值提取出来，保存在txt文本里，这样txt里面就会有类似012...等等的灰度值。而有几个灰度值，就代表分割要分出几个类别。具体可以参考：Unet实战分割项目、多尺度训练、多类别分割将vgg换成resnet的unet参

听风吹等浪起·2024-02-20 18:47

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

在一个简单的图像分类任务中；如果我们非常确定图像中的对象是一只猫，那么我们可以说标签为“猫”的概率是1，即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我

脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15

深度学习(16)--基于经典网络架构resnet训练图像分类模型

resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8.测试网络效果三.完整代码一.项目介绍使用PyTorch工具包调用经典网络架构resnet训练图像分类模型

GodFishhh·2024-02-20 07:31

【AIGC】Stable Diffusion应用领域

它并不是一个图像分类模型，而是一个生成式模型，可以生成高质量的图像。

AIGCExplore·2024-02-20 01:41

ubuntu22.04@laptop OpenCV Get Started: 015_deep_learning_with_opencv_dnn_module

laptopOpenCVGetStarted:015_deep_learning_with_opencv_dnn_module1.源由2.应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python应用Demo3.使用OpenCVDNN模块进行图像分类

lida2003·2024-02-19 18:03

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（1）搭建一个机器学习模型

例如图像分类中，提取边缘、

giszz·2024-02-19 14:43

探索XGBoost：深度集成与迁移学习

导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。

Echo_Wish·2024-02-19 12:34

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别

本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。

半亩花海·2024-02-19 12:43

预训练和微调在迁移学习中的作用

在机器学习和深度学习中，"pre-training"（预训练）和"fine-tuning"（微调）是两个常见且重要的概念，它们通常在迁移学习场景中使用，以提高模型在特定任务上的性能。

一条小小yu·2024-02-19 12:42

Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断

目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中，该假设却未必存在。一方面，如果将利用某一领域数据训练得到的模型直接应用于新的目标领域，领域之间切实存在的数据差异可能会导致模型效果的骤然下降。另一方面，如果直接在新的目标领域中进行模型的训练，其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题，难以达到令人满意的学习效果

哥廷根数学学派·2024-02-19 12:36

Matlab DNN多层感知机进行图像分类——附源码分享

提示：麻烦点赞，拒绝白嫖文章目录前言一、数据来源二、训练+预测_一步到位源码1.DNN.m总结前言Python不香吗？非得用matlab来搞机器学习的东西？不是不是，matlab也有集成了许多机器学习算法，当然，都是一些非常基础的机器学习算法。深度学习还是得向python看齐。今天试用了一下matlab自带的DNN模型，封装在newff函数里，寥寥几行代码，非常简洁。提示：以下是本篇文章正文内容，

我是狮子搏兔·2024-02-19 11:34

Seq2seq模型以及Beam Search

目标是最大化该目标函数：seq2seq模型种类onetoone结构，仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出，此处并未体现序列的特征，例如图像分类场景

非洲小可爱·2024-02-15 08:45

pytorch图像分类全流程(五)--图像分类算法精度评估指标

本次我们来学习图像分类算法精度的各种评估指标：precision、recall、accuracy、f1-score、AP、AUC。

已经大四了，继续努力·2024-02-15 04:12

pytorch,cnn,rnn和yolo关系

CNN是一种以卷积为核心的神经网络，被广泛用于图像分类、物体检测等任务。YOLO则是一种基于CNN的目标检测算

小小娱乐·2024-02-14 18:14

【深度学习：迁移学习】图像识别预训练模型的迁移学习

【深度学习：迁移学习】图像识别预训练模型的迁移学习什么是迁移学习？为什么不从头开始训练模型？

jcfszxc·2024-02-14 11:48

【前沿技术杂谈：迁移学习】欧洲人工智能法案对人工智能开发者的意义 [2023 年 12 月更新］

【前沿技术杂谈：迁移学习】欧洲人工智能法案对人工智能开发者的意义[2023年12月更新］定义、一般原则和禁止做法人工智能系统开发者基于风险的义务固定和通用人工智能开发人员（第3/28条）基础模型的提供者

jcfszxc·2024-02-14 11:48

低资源学习与知识图谱：构建与应用

目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用

cooldream2009·2024-02-14 10:21

MogaNet实战：使用 MogaNet实现图像分类任务（二）

设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：MogaNet实战：使用MogaNet实现图像分类任务

AI浩·2024-02-14 07:38

图像分类——基于pytorch的农作物病虫害检测

作为视觉基础任务的图像分类是大多数深度学习入门者的基础，本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集，来过一遍图像分类任务的基本步骤。

苏俗·2024-02-14 04:05

ResT An Efficient Transformer for Visual

CV案例精选·2024-02-14 02:30

深度学习之迁移学习实现神奇宝贝识别

经过之前深度学习的实践，无论是自己搭建的CNN网络也好，还是通过迁移学习调用官方的网络模型也好，都有其优点以及不足。

starlet_kiss·2024-02-13 21:40

LLM大模型常见问题解答（2）

迁移学习：GPT类模型首先在一个广泛的数据集上进行预训练，以掌握语言的通用表示，然后可以在

lichunericli·2024-02-13 21:38

大模型注入领域知识，模型体验和Token重复知识

迁移学习：使用预训练的LLM模型作为基础，然后在特定领域的数据上进行微调。这样可以利用预训练模型学到的通用知识，同时使其适应新领域。领域专家标

lichunericli·2024-02-13 19:26

深度学习基础

深度学习基础highvariance/datamismatchwhatisdatamismatchhowtosolvedatamismatchdatasynthesis数据合成迁移学习与预训练/微调什么时候用迁移学习

EEPI·2024-02-13 10:48

M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid

但是一般的金字塔结构是为图像分类任务而设计的，或者说，目标检测和图像识别任务是存在冲突的，浅层特征往往对于目标检测任务是重要的，深层特征往往是具有

_忙中偷闲_·2024-02-12 22:06

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