图像分类迁移学习第11页

深度学习与深度迁移学习有什么区别？

深度学习包含深度迁移学习，它们都利用了深层神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）来处理数据，并从中学习特征。但是，它们也有一些区别。

XF鸭·2023-12-03 11:30

软著项目推荐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

iuerfee·2023-12-03 04:55

Adversarial Attack and Defense on Graph Data: A Survey（2022 IEEE Trans）

图对抗攻击论文数据库：https://github.com/safe-graph/graph-adversarial-learning-literature摘要深度神经网络（DNN）已广泛应用于各种应用，包括图像分类

今我来思雨霏霏_JYF·2023-12-03 01:57

计算机视觉的应用21-基于含有注意力机制的CoAtNet模型的图像分类任务实现，利用pytorch搭建模型

大家好，我是微学AI，今天我给大家介绍一下计算机视觉的应用21-基于注意力机制CoAtNet模型的图像分类任务实现，加载数据进行模型训练。

微学AI·2023-12-02 20:33

Softmax与交叉熵：理解神经网络中的重要组成部分

在深度学习中，神经网络是一种广泛应用的模型，用于解决许多复杂的问题，如图像分类、语音识别和自然语言处理等。

非著名程序员阿强·2023-12-02 19:28

【机器学习】迁移学习

迁移学习：给定一个有标记的源域和一个无标记的目标域。这两个领域的数据分布不同。迁移学习的目的就是要借助源域的知识，来学习目标域的知识(标签)。

TwcatL_tree·2023-12-02 18:50

20、Resnet 为什么这么重要

resnet这一网络的重要性，上一节大概介绍了一下，可以从以下两个方面来有所体现：第一是resnet广泛的作为其他神经网络的backbone；第二是resnet是AI芯片厂家对标性能时，在视觉领域尤其是图像分类任务中的首选网络

董董灿是个攻城狮·2023-12-02 17:57

经典神经网络——VGGNet模型论文详解及代码复现

比赛项目涵盖：图像分类(Classification)、目标定位(

伪_装·2023-12-02 12:07

手写数字识别加法器--深度学习实验

3.学会迁移学习原理。近年来，迁移学习受到广泛关注，相关研究呈现出持续的指

IT小艺·2023-12-02 10:42

五.前馈运算和反馈运算

同样以图像分类任务为例，假设网络已训练完毕，即其中参数ω1,...,ωL-1已收敛到某最优解，此时可用此网络进行图像类别预测。

愿风去了·2023-12-02 08:50

计算机视觉各个方向概述

目录1概述2基本任务类型2.1图像分类2.2物体检测2.3图像分割2.3.1基于阈值的分割2.3.2基于区域的分割2.3.3基于边缘的分割2.3.4基于图割的分割2.3.5

发狂的小花·2023-12-02 07:25

【论文理解】Spatial Contrastive Learning for Few-Shot Classification

全局对比损失3.空间对比损失二、特征的修正三、对比蒸馏（ContrastiveDistillation）四、少样本分类五、实验结果总结前言这篇论文提出了一个采用非episodictraining方法的少样本图像分类算法

辣椒油li·2023-12-02 01:52

数据预处理：随机裁剪放缩

这种技术在图像分类、目标检测和语义分割等任务中都有广泛的应用。

无妄无望·2023-12-01 23:34

基于matlab的图像分割与识别

总的来说，图像分析的大致步骤为：1、把图像分割成不同的区域或把不同的对象分开；2、找出分开的各区域的特征；3、识别图像中要找的对象或对图像分类；4、对不同区域进行描述或寻找出不同区域的相互联系，进而找出相似结构或将相关区域连成一个有意义的结构

Coisini伟·2023-12-01 23:51

Transfer learning using Pytorch

迁移学习的两种基本应用场景：1模型初始化又叫做finetuning，一般的模型初始化是一个随机初始，但是使用训练好的参数作为初始化，可能模型会更快的收敛和有更好的表现性能。

十年磨剑_莫回首·2023-12-01 22:39

今天给大家介绍一下综合性能标胶不错的分类网络—darknet-53

在计算机视觉领域，图像分类是一项基础且重要的任务。为了实现准确而高效的图像分类，研究人员提出了许多卓越的网络架构。其中，Darknet-53作为一种综合性能优秀的分类网络引起了广泛的关注和应用。

xiehewe·2023-12-01 21:16

【AI】数据集Dataloader制作

Oxford102FlowersDataset是一个花卉集合数据集，主要用于图像分类，它分为102个类别共计102种花，其中每个类别包含40到258张图像。

TopFancy·2023-12-01 20:37

Kaggle-水果图像分类银奖项目 pytorch Densenet GoogleNet ResNet101 VGG19

一些原理文章卷积神经网络基础（卷积，池化，激活，全连接）-知乎PyTorch入门与实践（六）卷积神经网络进阶（DenseNet）_pytorchconv1x1_Skr.B的博客-CSDN博客GoogLeNet网络结构的实现和详解_Dragon_0010的博客-CSDN博客一文读懂LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet到底是什么？-知乎使用PyTorch搭建ResNet

even蛋黄酱·2023-12-01 19:36

【opencv】计算机视觉基础知识

目录前言1、什么是计算机视觉2、图片处理基础操作2.1图片处理：读入图像2.2图片处理：显示图像2.3图片处理：图像保存3、图像处理入门基础3.1图像成像原理介绍3.2图像分类3.2.1二值图像3.2.2

库库的里昂·2023-12-01 18:22

目标检测、图像分类新赛事！2023无锡国际人工智能算法大赛赛题详解来了！

】Ø12月11日12:00：报名及初赛截止Ø12月12日-12月15日：初赛成绩审核及公布决赛名单Ø12月下旬：决赛答辩及颁奖典礼【赛题详解】【智慧治安】基于开放场景的人脸检测与相关属性分析算法方向：图像分类

极市平台·2023-12-01 15:24

pytorch图像分类实战之构建数据集

pytorch图像分类实战之构建数据集前言1、环境配置2、图像采集3、数据集处理(1)删除多余文件查看待删除的多余文件删除多余文件验证多余文件已删除删除gif格式的图像文件删除非三通道的图像再次删除多余的

独孤西·2023-12-01 11:24

深度学习pytorch分割数据集的方法（将大数据集改小更加易于训练）||图像分类

问题一：划分训练集和验证集：importosfromshutilimportcopy,rmtreeimportrandomdefmk_file(file_path:str):ifos.path.exists(file_path):#如果文件夹存在，则先删除原文件夹在重新创建rmtree(file_path)os.makedirs(file_path)defmain():#保证随机可复现random

编程被我拿捏住了·2023-12-01 11:21

使用OpenCV构建会玩石头剪刀布的AI

"或“置顶”重磅干货，第一时间送达这个项目的代码可以在我的Github上找到https://github.com/HOD101s/RockPaperScissor-AI-简介这个项目的基础是深度学习和图像分类

小白学视觉·2023-12-01 01:23

conda 环境迁移学习【在线迁移】

目标：导出文件：my_conda.yaml修改文件：迁移环境：问题1、：迁移的时候报错：Solvingenvironment:failed[]在线迁移：#**迁移服务器**#1、查询conda环境condaenvlist#导出yaml文件condaenvexport>xxx.yaml**`目标服务器`**：基于yaml文件在当前服务器上重现环境condaenvcreate-fxxx.yml等待下载

好先生_Jerry·2023-12-01 00:15

构建图像分类器

在本章中，我们将通过构建几个检测图像中对象的Web应用程序来更深入地了解TensorFlow.js的功能。将会有更完整的代码示例和说明，让您更好地了解如何在您的项目中实施机器学习。3.1使用预训练模型我们将要构建的第一个项目是一个快速游戏，系统会提示您找到周围的特定物体，使用设备的相机拍摄它们的照片，然后检查机器学习模型是否识别它们。输出如下：这个项目的核心是我们之前谈到的同一个对象检测模型，称为

启辰·2023-11-30 23:47

python图形处理csdn_[Python图像处理] 十.形态学之图像顶帽运算和黑帽运算

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用

weixin_39631295·2023-11-30 22:02

在使用图像分类模型时，把模型由vgg16换成resnet50，使用LayerCAM热力图进行可解释性分析，热力图会出现“棋盘网格”现象，请问是什么原因？有哪些改进的方法？

“棋盘网格”现象通常出现在使用LayerCAM（ClassActivationMapping）等方法生成热力图时，主要是由于使用ResNet等具有跳跃连接（skipconnections）的网络结构所致。这些跳跃连接会导致特征图（featuremaps）尺寸的减小和放大，而在生成热力图时，这种尺寸变化可能会引起“棋盘网格”效应，即在热力图中出现棋盘般的方块结构，这些方块的边缘往往呈现高强度。

Make_magic·2023-11-30 22:31

如何科学地划分医学图像数据集

在进行医学图像分类任务时，如何科学地划分数据集是一个重要的问题。这个问题的答案取决于你的数据特性和实验目标。一般来说，有两种常见的数据划分方法：按照比例划分和按照病例划分。

Make_magic·2023-11-30 22:01

【深度学习】卷积神经网络(CNN)的参数优化方法

本书在github上有中文翻译的版本，前言最近卷积神经网络（CNN）很火热，它在图像分类领域的卓越表现引起了大家的广泛关注。本文总结和摘录了Mich

TwcatL_tree·2023-11-30 16:12

CV学习：传统（机器学习）图像识别（分类）

传统图像识别技术是指利用机器学习进行特征提取与图像分类。图像识别的过程包括信息获取、预处理、特征提取、图像分类。目录1.图像

水果好好吃哦·2023-11-30 11:29

轻量级网络之mobilenet v1

论文分享萝卜兔编辑整理卷积神经网络广泛应用在各种任务，比如图像分类、目标检测等，性能也越来越好，但都趋向于使用更深更复杂的结构来提升性能而不太关注计算代价，使得将这些模型直接部署在移动设备困难重重。

GEETEST极验·2023-11-30 06:36

深度学习（二）：pytorch基础知识

模型构建数据加载和处理损失函数优化器（Optimizers）训练循环GPU加速模型保存和加载部署和推理PyTorch生态系统学习率调度（LearningRateScheduling）正则化数据增强（DataAugmentation）迁移学习

从零开始的奋豆·2023-11-30 00:36

第十二章卷积神经网络实战--猫狗识别

1.介绍我们已经学习了如何用传统的神经网络进行机器学习，在本章我们学习一下如何使用简单的神经网络进行图像分类。数据集用的是Kaggle的猫狗数据集。

DuanPenghao·2023-11-29 19:50

【图像分类】基于深度学习的中草药分类系统的设计与实现（ResNet网络，附代码和数据集）

写在前面：首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。（专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集和源码一份，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信我详聊，最好还是订阅，将知识装进自己的脑袋里）本篇博文，我们将使用PyTorch深度学习框架搭建ResNet实现中草药分类，附完整的项目代码和

机器不学习我学习·2023-11-29 18:23

【图像分类】基于深度学习的垃圾分类系统的设计与实现（ResNet网络，附代码和数据集）

写在前面：首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。（专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集和源码一份，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信我详聊，最好还是订阅，将知识装进自己的脑袋里）本篇博文，我们将使用PyTorch深度学习框架搭建ResNet实现垃圾分类，附完整的项目代码和数

机器不学习我学习·2023-11-29 18:51

【nlp】4.5 迁移学习实践项目（相关概念、中文分类、填空、句子关系、模型微调）

迁移学习实践项目1迁移学习1.1定义与基本思想1.2迁移学习的基本概念1.3迁移学习的类型1.4迁移学习的应用1.5迁移学习的优势1.6迁移学习的缺点1.7迁移学习有关概念1.7.1预训练模型(Pretrainedmodel

lys_828·2023-11-29 13:38

YoloV8改进策略：基于RevCol，可逆的柱状神经网络的完美迁移，YoloV8的上分利器

可逆的柱状神经网络》1、简介2、方法2.1、Multi-LeVElReVERsibleUnit2.2、可逆列架构2.2.1、MACRo设计2.2.2、MicRo设计2.3、中间监督3、实验部分3.1、图像分类

静静AI学堂·2023-11-29 11:47

知识蒸馏—原理+代码实战(Distillation CNN 和 Progressive Distillation Diffusion)

生成代码实战3.1ProgressiveDistillation原理3.2v-parameterization3.2渐进蒸馏cifar代码实战1.Distillation基本概念知识蒸馏被广泛的用于模型压缩和迁移学习

Yuezero_·2023-11-29 09:58

深度学习之图像分类（十五）DINAT: Dilated Neighborhood Attention Transformer理论精简摘要（二）

DilatedNeighborhoodAttentionTransformer摘要局部注意力机制：例如滑动窗口NeighborhoodAttention（NA）或SwinTransformer的ShiftedWindowSelfAttention。优点：尽管在降低自注意力二次复杂性方面表现出色，缺点：但是局部注意力削弱了自注意力的两个最理想的属性：长程相互依赖建模和全局感受野。在本文中，我们引入了

哈尔滨张谦蛋·2023-11-29 09:53

【代码】基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法

程序名称：基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法实现平台：matlab代码简介：CNN-SVM是一种常用的图像分类方法，结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。

玉子（代码分享版）·2023-11-29 05:15

图像分类网络总结回顾（上）

ResNet分类网络1.residual结构2.BatchNormalization总结参考前言由于在寒假学习目标检测的时候，在yolo，rcnn，SSD等目标检测的学习过程中，其backbone是是用到了图像分类网络

在学习的王哈哈·2023-11-29 02:11

用于图像分类任务的经典神经网络综述

个人主页：https://zhangxiaoshu.blog.csdn.net欢迎大家：关注+点赞+评论+收藏⭐️，如有错误敬请指正!未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活！前言长期以来，计算机视觉一直是人工智能研究的关键领域之一。早期的图像处理方法通常基于手工设计的特征提取器，这在处理复杂任务时面临一些限制，随着深度学习的崛起，特别是深度神经网络的发展，计算机视觉领域发生了革命性的变化。深度学习

张小殊.·2023-11-29 02:08

AI智能生态系统（机器学习项目，在线部署）

该系统为国庆期间练手项目，目前已部署上线，项目链接：AI智能生态系统包含了以下四个项目：狗猫图像分类器（PetAIVision）任务描述：利用卷积神经网络（CNN）实现图像分类任务，以精确识别狗和猫的图像

github_czy·2023-11-28 23:44

深度学习笔记

Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用gpu训练模型验证自动求导线性神经网络线性回归基础优化算法线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现softmax回归图像分类数据集

czyxw·2023-11-28 23:21

文章学习37“When Image Denoising Meets High-Level Vision Tasks: A Deep Learning Approach”

最近出现很多将低级图像任务和高级图像任务结合在一起的工作，比如说一个图像分类的任务，但是图像是有噪声的，就可以将图像先喂到去噪网络里，然后将去噪的结果喂到分类网络中。

Carrie_Hou·2023-11-28 20:52

图像分类任务之爬取需要的训练图像数据集和去除不合格的图片

图像分类任务之爬取需要的训练图像数据集和去除不合格的图片_图像数据集色块消除_没瓤的瓜的博客-CSDN博客文章浏览阅读1k次，点赞5次，收藏18次。

a flying bird·2023-11-28 15:37

OpenCV完结篇——计算机视觉（人脸识别 || 车牌识别）

文章目录Haar人脸识别方法Haar识别眼鼻口Haar+Tesseract进行车牌识别深度学习基础知识dnn实现图像分类Haar人脸识别方法scaleFactor调整哈尔级联器的人脸选框使其能框住人脸官方教程指路每个特征都是通过从黑色矩形下的像素总和减去白色矩形下的像素总和获得的单个值级联器模型文件位置

源代码•宸·2023-11-28 12:15

深度学习之图像分类（十五）DINAT: Dilated Neighborhood Attention Transformer详解（一）

DilatedNeighborhoodAttentionTransformerAbstractTransformers迅速成为跨模态、领域和任务中应用最广泛的深度学习架构之一。在视觉领域，除了对普通Transformer的持续努力外，分层Transformer也因其性能和易于集成到现有框架中而受到重视。这些模型通常采用局部注意力机制，例如滑动窗口NeighborhoodAttention（NA）或

哈尔滨张谦蛋·2023-11-28 06:33

什么是数据增强，为什么会让模型更健壮？

在做一些图像分类训练任务时，我们经常会遇到一个很尴尬的情况，那就是：明明训练数据集中有很多可爱猫咪的照片，但是当我们给训练好的模型输入一张戴着头盔的猫咪进行测试时，模型就不认识了，或者说识别精度很低。

董董灿是个攻城狮·2023-11-28 02:41

数据增强让模型更健壮