图像分类迁移学习

【读点论文】Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey，西湖大学携手多个学术组织共同完成对注意力的宏观理解和微观处理，很全很实用吧

注意机制在许多视觉任务中取得了巨大的成功，包括图像分类、目标检测、语义分割、视频理解、图像生成、3D视觉、
羞儿·2023-11-07 23:19

PyTorch入门学习（十七）：完整的模型训练套路

这个模型包括卷积层、池化层和全连接层，用于处理图像分类任务。classTudui(nn.Module):def__init__(self):super(Tudui,self).
不吃花椒的兔酱·2023-11-07 18:28

针对图像分类的数据增强方法，离线增强，适合分类，无标签增强

针对图像分类的数据增强方法，离线增强，适合分类，无标签增强代码：改变路径即可使用#本代码主要提供一些针对图像分类的数据增强方法#1、平移。在图像平面上对图像以一定方式进行平移。#2、翻转图像。
石去皿·2023-11-07 12:37

医学图像分割模型：U-Net详解及实战

当时神经网络在图像分类任务上已经有了较好的成果，但在很多视觉的任务中由于输出需要进行定位，也就是每个像素需要分配一个类标签，这导致成千上万的训练图像在生物医学任务中通常难以获得，从而急需要一个神经
智慧医疗探索者·2023-11-06 23:37

B2《超越智商》D1理性之心

这种能力可以通过抽象推理任务来测量，比如图像分类、瑞文测验、数列推理。晶体智力（Gc）则指通过学习积累得来的陈述性知识，可以通过词汇任务、阅读理解和一般知识测验来测量。长久
TheMagus·2023-11-06 19:52

第四次作业：猫狗大战挑战赛

第四次作业：猫狗大战挑战赛本博客为OUC软件工程2022秋第18小组第四次作业第18小组组长：罗浩宇组员：罗浩宇一、VGG模型的迁移学习1.下载数据将教程中的数据集下载到colab，解压。!
18组-团队博客·2023-11-06 17:25

Transformer：开源机器学习项目，上千种预训练模型 | 开源日报 No.66

图像处理：支持图像分类、目标检测和分割等任务。音频处理：支持语
开源服务指南·2023-11-06 13:39

Azure 机器学习 - 使用 ONNX 对来自 AutoML 的计算机视觉模型进行预测

目录一、环境准备二、下载ONNX模型文件2.1Azure机器学习工作室2.2Azure机器学习PythonSDK2.3生成模型进行批量评分多类图像分类三、加载标签和ONNX模型文件四、获取ONNX模型的预期输入和输出详细信息
TechLead KrisChang·2023-11-06 07:17

Transfer Learning基础知识记录与学习

迁移学习的分类：按迁移情景分类归纳式迁移：不论源域与目标域是否相同，目标域任务都是不同于源域任务的。直推式迁移：源域与目标域是不相同的，但是源域任务和目标域任务是相同的。
你的小董_·2023-11-06 06:20

阅读论文StyleGAN2-ada

在图像分类任务中,使用旋转、噪声等数据增强方法训练图像分类器,可以提高分类器对这些保留语义的扭曲的不变性,这是图像分类器极为期望的一种质量。
子燕若水·2023-11-06 03:19

中文CLIP模型多模态实战——零样本图像分类

如今深度学习领域有一个比较热门的领域叫做：多模态。多模态这个词整得比较玄学，但是其实主要思想就是将文本，图像，语音等不同类型的数据，放到同一个特征空间去表示，这样的好处就是可以将不同类型数据打通，在一个任务上利用到更多更全面的数据，来提升业务指标的效果。比如对搜索来说就可以通过多模态实现以文搜图，最火的stablediffusionmodel文本生成图像也是多模态的一个场景。今天笔者就介绍一下目前
王同学死磕技术·2023-11-05 23:15

基于深度学习的商品检索技术

摘要商品检索是一门综合了物体检测、图像分类以及特征学习的技术。近期，很多研究者成功地将深度学习方法应用到这个领域。
原帅原帅·2023-11-05 15:47

LIVE 预告 | CVPR 2021 预讲 · 悉尼科技大学ReLER实验室专场

部分录取论文和百度，亚马逊等公司合作，在以下领域实现进展：语义分割，迁移学习，多模态识别，点云处
智源社区·2023-11-05 14:35

毕设系列 - 单片机 图像分类 智能识别机器人 - 物联网 深度学习 AI

文章目录0前言1**项目背景**2**在ArduinoIDE上安装ESP32-Cam**3**用BLINK测试电路板**4**测试WiFi**5**测试相机**6**运行你的网络服务器**7**水果与蔬菜-图像分类
m0_71992198·2023-11-05 13:40

STM32毕设分享 - 单片机 图像分类 智能识别机器人 - 物联网 深度学习 AI

文章目录0前言1**项目背景**2**在ArduinoIDE上安装ESP32-Cam**3**用BLINK测试电路板**4**测试WiFi**5**测试相机**6**运行你的网络服务器**7**水果与蔬菜-图像分类
m0_984093·2023-11-05 13:40

毕业设计 单片机智能识别机器人 - 物联网 深度学习 AI 图像分类

文章目录0前言1**项目背景**2**在ArduinoIDE上安装ESP32-Cam**3**用BLINK测试电路板**4**测试WiFi**5**测试相机**6**运行你的网络服务器**7**水果与蔬菜-图像分类
MDC_sir·2023-11-05 13:09

【ML】分类问题

常用入门案例：垃圾邮件检测、图像分类、手写数字识别、考试通过预测。分类问题和回归问题的明显区别：分类问题的结果是非连续型标签，回归输出结果是连续型数值。常用模型
ahojcn·2023-11-05 12:27

迁移学习+TfLite Android构建自己的喵咪识别APP（一）

迁移学习+TfLiteAndroid构建自己的喵咪识别APP（一）博客链接：https://blog.csdn.net/weixin_42042397/article/details/98081911本教程是我自己实践过程的记录
鱼呲呲·2023-11-05 11:13

一种迁移学习和元学习的集成模型

导言本文提出了一种将迁移学习和元学习结合在一起的训练方法。
jianshumigue·2023-11-05 09:38

「深度学习表情动作单元识别」 最新2022研究综述

专知基于深度学习的表情动作单元识别是计算机视觉与情感计算领域的热点课题.每个动作单元描述了一种人脸局部表情动作，其组合可定量地表示任意表情.当前动作单元识别主要面临标签稀缺、特征难捕捉和标签不均衡3个挑战因素.基于此，本文将已有的研究分为基于迁移学习
人工智能学家·2023-11-05 07:32

使用 CNN 进行猫狗分类

##Pytorch图像分类教程。在实践中，对猫和狗进行分类可能有些不必要。但对我来说，它实际上是学习神经网络的一个很好的起点。在本文中，我将分享我执行分类任务的方法。可以通过访问要使用的数据集。
FutureMasters·2023-11-04 19:16

文本分类

包括这次要处理的文本分类，实际上也是建立在文本预处理模型的基础上,提供了一层将文本量化的操作，有如下的优点:不必关注文本处理从迁移学习中受益输出具有固定长度，容易数据处理1.模型的加载和设置embedding
陈道乐·2023-11-04 15:42

深度学习-softmax回归

softmaxregression1-softmax基本概念1-1极大似然估计2-Fashion-MNIST图像分类数据集2-1下载数据集2-2可视化3-softmax回归简洁代码实现4-底层函数实现二分类激活函数使用
Elvis_hui·2023-11-04 14:57

pytorch框架:conv1d、conv2d的输入数据维度是什么样的

batch_size,in_channels,sequence_length)，其中：batch_size表示当前输入数据的批次大小；in_channels表示当前输入数据的通道数，对于文本分类任务通常为1，对于图像分类任务通常为
WTIAW.TIAW·2023-11-04 14:56

TensorFlow案例学习：使用 YAMNet 进行迁移学习，对音频进行识别

这次我们继续学习如何使用成熟的语音分类模型来进行迁移学习官方教程：使用YAMNet进行迁移学习，用于环境声音分类模型下载地址（需要科学上网）：https://tfhub.dev/google/yamnet
无知的小菜鸡·2023-11-04 09:37

优化改进YOLOv5算法：加入SPD-Conv模块，让小目标无处遁形——(超详细)

1SPD-Conv模块论文：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf摘要：卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。
AI追随者·2023-11-04 09:52

PaddleX数据集规范

目录1、图像分类任务2、目标检测任务3、主体检测任务4、图像分割任务5、特征检索任务6、文本检测任务7、文本识别任务8、版面分析任务9、表格识别任务10、关键信息抽取任务11、点云3D目标检测任务12、
ronshi·2023-11-04 06:20

NLP领域最优秀的8个预训练模型（附开源地址）

自然语言处理应用能够快速增长，很大程度上要归功于通过预训练模型实现迁移学习的概念。在自然语言处理的背景下，迁移学习本质上是在一个数据集上训练模型，然后对该模型
weixin_33804582·2023-11-04 06:33

迁移学习

迁移学习技术就是因此而产生的。DomainAdaptation（域自适应）是迁移学习中的一种代表性方法，其含义是利用信息丰富
小菜变大菜·2023-11-03 23:08

计算机视觉方向面试题总结（三）：OCR篇

专栏推荐：➡️点击访问《计算机视觉》总结目标检测、图像分类、分割OCR、等方向资料。➡️点击访问《深入浅出OCR》:对标全网最全OCR教程，含理论与实战总结。以上
GoAI·2023-11-03 15:34

Azure 机器学习 - 使用 Visual Studio Code训练图像分类 TensorFlow 模型

了解如何使用TensorFlow和Azure机器学习VisualStudioCode扩展训练图像分类模型来识别手写数字。关注TechLead，分享AI全维度知识。
TechLead KrisChang·2023-11-03 14:21

基于实时AI的视频和图像分析(一）

边缘设备云端处理获取模型集成了Nvidia的迁移学习工具包（TLT），您可以使用TLT为您的应用程序训练预训练模型并在deepStream上部署。AI媒体服务器视频分析流程：
MOLWH·2023-11-03 08:45

【CV计算机视觉深度学习】图像分类、多目标追踪、目标检测、旋转框检测、显著性检测、姿态估计、图像超分辨等等！精度评估指标解读大全（包括含义、计算、源码等，超详细~）

文章目录CV模型们的量化评估指标图像分类/ImageClassificationTop-1和Top-5多目标追踪/Multi-trackMOT精度指标的特性MOTAMOTPIDF1MT&ML&IDs举例说明目标追踪
weixin_46031746·2023-11-03 05:51

《Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution》——零镜头超分辨率的元迁移学习 论文学习笔记

概念先知：单幅图像超分辨率：就是恢复高频信息单幅图像超分辨重建是指只有一幅低分辨率观测图像的情况下，结合图像的一些先验知识，恢复出图像获取时丢失的高频信息，重建出一幅高分辨率的图像图像超分辨率研究可分为3个主要范畴：基于插值、基于重建和基于学习的方法．PSNR：“PeakSignaltoNoiseRatio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准，它具有局限性，一般是用于最大值信号和背景噪
爱吃樱桃的小米酥·2023-11-03 05:14

tensorflow学习笔记--机器学习基础知识--（1）基本图像分类

学习教材是tensorflow官网上的新手教程为了让自己有更深的印象和理解，将自己的学习笔记记录基础分类：对于衣服的图片分类本指南训练了一个神经网络模型来对衣服的图像进行分类，例如运动鞋和衬衫。本指南使用tf.keras在TensorFlow中构建和训练模型。from__future__importabsolute_import,division,print_function,unicode_li
爱玩的阿是·2023-11-03 03:32

YOLOV8最简图像分类检测推理代码

安装YOLOV8首先要去YOLOV8的官网安装库YOLOV8官方网站#InstalltheultralyticspackagefromPyPIpipinstallultralytics安装opencvpipinstallopencv-pythonimportcv2fromultralyticsimportYOLO#LoadtheYOLOv8modelmodel=YOLO('yolov8n.pt')
Black__Jacket·2023-11-02 22:26

将Pascal VOC格式数据集转换为YOLO格式数据集

PascalVOC格式数据集转换为YOLO格式数据集介绍PascalVOC格式YOLO格式转换步骤Python代码示例结论介绍PascalVOC（VisualObjectClasses）是一个广泛使用的图像分类和目标检测数据集
Silver__Wolf·2023-11-02 19:19

语义分割 - 简介

与传统的图像分类任务不同，语义分割不仅要识别整个图像的类别，还需要对图像中的每个像素进行分类，从而实现对图像的像素级别理解。
我有明珠一颗·2023-11-02 18:45

PyTorch入门学习（十二）：神经网络-搭建小实战和Sequential的使用

在本文中，将探讨如何使用SequentialAPI构建一个用于图像分类的卷积神经网络（CNN）。接下来将详细探讨每部分代码，并讨论每个组件，并清楚地了解如何在项目中充分利用PyTorch
不吃花椒的兔酱·2023-11-02 15:17

《Pytorch新手入门》第二节-动手搭建神经网络

动手搭建神经网络一、神经网络介绍二、使用torch.nn搭建神经网络2.1定义网络2.2torch.autograd.Variable2.3损失函数与反向传播2.4优化器torch.optim三、实战-实现图像分类
半个女码农·2023-11-02 14:11

[迁移学习]UniDAformer域自适应全景分割网络

原文的标题为：UniDAformer:UnifiedDomainAdaptivePanopticSegmentationTransformerviaHierarchicalMaskCalibration，发表于CVPR2023。一、概述域自适应全景分割是指利用一个或多个相关域中的现成标注数据来缓解语义分割数据标注复杂的问题。本文提出了一种UniDAformer域自适应全景分割网络，其基于Trans
ViperL1·2023-11-02 12:07

[迁移学习]DA-DETR基于信息融合的自适应检测模型

原文标题为：DA-DETR:DomainAdaptiveDetectionTransformerwithInformationFusion；发表于CVPR2023一、概述本文所描述的模型基于DETR，DETR网络是一种基于Transformer的目标检测网络，详细原理可以参见往期文章：[自注意力神经网络]DETR目标检测网络。本文在DETR模型的基础上，引入了信息融合机制，可以有效的实现从有标记的
ViperL1·2023-11-02 11:01

【深度学习基础】专业术语汇总（欠拟合和过拟合、泛化能力与迁移学习、调参和超参数、训练集、测试集和验证集）

原创文，转载请注明出处文章目录欠拟合和过拟合泛化能力与迁移学习查准率和查全率调参和超参数训练集、测试集和验证集端到端的概念卷积神经网络其他欠拟合和过拟合欠拟合的概念：原因
嵌小超·2023-11-02 07:02

机器学习基础---分类与检测的评价指标---AP，mAP，PR曲线

目录分类任务中的AP，mAP，PRC（PR曲线）为什么需要PR曲线APmAPAP的计算方法：P-R曲线的绘制方法mAP计算方法检测任务中的AP与AP@50,AP@75AP和mAP是图像分类任务中的评价方法
xys430381_1·2023-11-02 00:49

目标检测中常见指标 - mAP

目标检测与图像分类明显差距是很大的，在图像分类中，我们通常是统计在验证集当中，分类正确的个数除以验证集的总样本数就能得到准确率。那么对于目标检测，怎么样才能算检测正确呢？
mango1698·2023-11-02 00:37

resnet残差网络

位学者（华人之光）提出的卷积神经网络，在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge,ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的优胜
空格为什么不行·2023-11-01 23:53

最新轻量ViT综述！后Transformer时代如何发展？

最近，一些开创性的工作在计算机视觉（CV）中采用了类似Transformer的架构，他们报告了这些架构在图像分类、目标检测和语义分割等任务中的出色性能。
自动驾驶之心·2023-11-01 21:09

3.5 softmax回归的从零开始实现

文章目录1.图像分类数据集-Fashion-MNIST数据集1
夜未央`樱花落·2023-11-01 19:21

YOLOv5-7.0添加BottleNet transformer

1.BoTNet论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.11605BoTNet是一种简单但功能强大的主干网络，该架构将注意力模块纳入了包括图像分类，目标
heromps·2023-11-01 19:17

fastai 图像分类_使用Fastai进行深度学习图像分类

fastai图像分类TL;DR(TL;DR)Ifyouarebeginningtofeelburntoutonlearningasubjectitisoftenbeneficialtotakeastepoutoftheweeds.Iliketobuildsomethingfunandeasytoregainpositivemomentumonmylearningjourney.Thisisonep
weixin_26752765·2023-11-01 09:27
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