图像分类迁移学习第19页

概率论入门之《统计机器学习导论》阅读笔记（第一，二章）

最后稍稍介绍了一下机器学习中的其它技术：集成学习，张量学习，在线学习，迁移学习，度量学习。当然这些与概率论关系不大，因此笔者在此略过。下面着重记录第二章的阅读笔记。

生而为弟·2023-10-14 02:34

【TensorFlow2 之012】TF2.0 中的 TF 迁移学习

#012TensorFlow2.0中的TF迁移学习一、说明在这篇文章中，我们将展示如何在不从头开始构建计算机视觉模型的情况下构建它。

无水先生·2023-10-14 02:58

模型复现：VGG-16

VGG-16是在图像分类和检测任务中很常用的一种网络结构。本文通过pytorch来复现一下。

公众号学一点会一点·2023-10-13 16:32

Python+”高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用丨高光谱数据预处理-机器学习-深度学习-图像分类-参数回归

涵盖高光谱遥感数据处理的基础、python开发基础、机器学习和应用实践。重点解释高光谱数据处理所涉及的基本概念和理论，旨在帮助学员深入理解科学原理。结合Python编程工具，专注于解决高光谱数据读取、数据预处理、高光谱数据机器学习等技术难题，通过复现高光谱数据处理和分析过程，并解析代码，使学员掌握python高光谱数据处理技巧。通过矿物识别、农业应用、木材含水量提取、土壤有机碳评估等案例，提供可借

asyxchenchong888·2023-10-13 16:12

Python+高光谱数据预处理-机器学习-深度学习-图像分类-参数回归

涵盖高光谱遥感数据处理的基础、python开发基础、机器学习和应用实践。重点解释高光谱数据处理所涉及的基本概念和理论，旨在帮助学员深入理解科学原理。结合Python编程工具，专注于解决高光谱数据读取、数据预处理、高光谱数据机器学习等技术难题，通过复现高光谱数据处理和分析过程，并解析代码，使学员掌握python高光谱数据处理技巧。通过矿物识别、农业应用、木材含水量提取、土壤有机碳评估等案例，提供可借

Teacher.chenchong·2023-10-13 16:10

初试基于ONNX Runtime的C++部署pytorch深度学习模型（典型图像分类模型ConvNeXt为例）

初试基于ONNXRuntime的C++部署pytorch深度学习模型（典型图像分类模型ConvNeXt为例）前言ConvNeXt网络概述和onnx模型权重文件保存权重文件验证VS配置ONNXRuntime

牵走时间的树·2023-10-13 14:52

Pytorch之RepVGG图像分类

文章目录前言一、RepVGG1.RepVGG模型定义2.RepVGGBlock结构3.单分支模型的优势速度快节省内存灵活4.structuralre-parameterization结构重参数化✨结构重参数化引入(ACNet)✨Conv+BN层融合✨Conv_3x3和Conv_1x1合并✨identity分支(BN)转化为3x3卷积层✨多分支融合二、RepVGG网络结构结束语个人主页:风间琉璃版权

风间琉璃•·2023-10-13 14:51

Pytorch之MobileViT图像分类

文章目录前言一、Transformer存在的问题二、MobileViT1.MobileViT网络结构VisionTransformer结构MobileViT结构2.MV2(MobileNetv2block)3.MobileViTblockLocalrepresentationsTransformersasConvolutions(globalrepresentations)Fusion4.模型配置

风间琉璃•·2023-10-13 14:51

Pytorch 训练自己的图像分类网络

文章目录前言一、如何配置1.运行环境：2.准备数据集3.生成训练数据索引4.训练5.评估6.日志查看7.预测8.训练技巧和练丹总结前言本篇博客主要是讲述如何，训练自己的分类网络。使用的是Pytorch框架。所有代码是使用自己学习到的方法拼凑出来的。包含了我之前博客中提到的ResNet，MLP-Mixer，ConvNeXt，ConvMixer。网络博客链接ResNet链接MLP-Mixer链接Con

__不想写代码__·2023-10-13 14:19

Pytorch之ConvNeXt图像分类

文章目录前言一、ConvNeXt设计决策1.设计方案2.TrainingTechniques3.MacroDesignChangingstagecomputeratioChangestemto"Patchify"4.ResNeXt-ify5.InvertedBottleneck6.LargeKernelSize7.MicroDesign✨ReplacingReLUwithGELU✨Feweract

风间琉璃•·2023-10-13 14:16

迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）

目录一：回顾二：微调2.1热狗识别获取数据集定义和初始化模型微调模型所有项目代码+UI界面一：回顾上一篇我们理解了深度学习中的跟RestNet结构很相似的网络——DenseNet，它是一种密集连接卷积神经网络，由李沐等人于2017年提出。与ResNet等传统卷积神经网络不同，DenseNet中每个层都直接与前面的所有层相连，这种直接的密集连接架构有助于信息和梯度在网络中的流通，从而在训练中提高了梯

QTreeY123·2023-10-13 13:51

联邦学习综述

多个参与者联合数据建立虚拟的共有模型，并且共同获益的体系；在联邦学习的体系下，各个参与者的身份和地位平等；联邦学习的建模效果和将整个数据集放在一处建模的效果相同，或相差不大（在各个数据的用户对齐或特征对齐的条件下）；迁移学习是

NeverMoreH·2023-10-13 09:46

迁移学习和微调在CV中的应用

迁移学习的出发点：1.希望能在一个任务上学习一个模型然后可以用来解决一个相关的别的任务。

一套煎饼·2023-10-13 07:10

基于ResNet迁移学习的LFW人脸识别分类

基于ResNet迁移学习的LFW人脸识别分类LFW数据集(LabeledFacesintheWild)是马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉研究所整理制作的一个非限制环境下人脸数据集，包含5749人合计13233

Staaying·2023-10-13 07:38

迁移学习（Transfer learning）相关名词解释

摘录总结自：请问具体什么是迁移学习？-知乎迁移学习概念：从广义上讲，利用已有的知识、模型、结构来帮助我们达成在目标数据上的学习目标。因此，迁移学习可以细分为很多不同的研究子领域。

m0_59838738·2023-10-13 07:07

迁移学习--预训练微调

目录1、迁移学习作用2、迁移学习的途径3、相关的领域4、在计算机视觉中的应用5、迁移学习的办法预训练模型微调6、总结1、迁移学习作用定义：能在一个任务学习一个模型，然后用来解决相关的别的任务，这样我们在一个地方花的时间

新池坡南·2023-10-13 07:04

基于图像识别的迁移学习之一

案例分析加载数据部分同上一个案例，只需把数据输入到预训练的VGG-16或者ResNet50中。VGG-16的网络结构为右侧图绿色栏所示，其中block1中有2个包含64个卷积核的卷积层，block2包含2个128个卷积核的卷积层，block3有3个包含256个卷积核的卷积层，block4有3个包含512个卷积核的卷积层，block5有3个包含512个卷积核的卷积层，加上2个包含4096个神经元的全

会的东西有点杂·2023-10-13 07:03

如何在 PyTorch 中冻结模型权重以进行迁移学习：分步教程

一、说明迁移学习是一种机器学习技术，其中预先训练的模型适用于新的但类似的问题。迁移学习的关键步骤之一是能够冻结预训练模型的层，以便在训练期间仅更新网络的某些部分。

无水先生·2023-10-13 07:33

使用Python在Serverless架构下轻松实现图像分类和预测

在本文中，我们将探讨如何利用Python在Serverless环境中实现图像分类和预测的功能。图像分类是一项重要的人工智能任务，它可以将输入的图像分为不同的类别。

MsSequential·2023-10-13 01:55

计算机视觉最全专栏教程总结

GoAI·2023-10-12 21:04

「干货」常用深度学习图像/视频标注工具及数据集资料汇总

在计算机视觉领域，除了开放数据集之外，许多应用场景还需要专门的数据集来进行迁移学习或端到端培训。这种

imalg图像算法·2023-10-12 21:54

Pytorch深度学习—FashionMNIST数据集训练

FashionMNIST数据集需求库导入、数据迭代器生成设备选择样例图片展示日志写入评估—计数器模型构建训练函数整体代码训练过程日志FashionMNIST数据集FashionMNIST（时尚MNIST）是一个用于图像分类的数据集

木叶清风666·2023-10-12 19:16

医学图像分类_体素科技：深钻小数据下的医学图像分割

自UNet的提出，卷积神经网络成为了医学影像分割的标配算法。近年来，随着更加先进的网络结构的陆续提出，医学影像分割的准确率被不断刷新。然而，网络结构的改进对算法性能的提升渐渐趋于饱和，医学影像分割的另一个问题——高质量标注数据集稀缺——成为了限制算法性能亟待解决的问题。在医学影像领域，图像数据和高质量的标注数据的获取都十分的昂贵，现有的医学影像数据集普遍存在着标注稀缺和弱标注这两个问题，严重限制了

weixin_39604189·2023-10-12 19:42

TensorFlow学习：在web前端如何使用Keras 模型

前言在上篇文章TensorFlow学习：使用官方模型进行图像分类、使用自己的数据对模型进行微调中我们学习了如何使用官方模型，以及使用自己的数据微调模型。

无知的小菜鸡·2023-10-12 15:08

OpenCV实战（33）——OpenCV与深度学习的碰撞

深度学习和卷积神经网络2.使用深度学习进行人脸检测2.1SSD简介2.2使用SSD执行人脸检测3.完整代码小结系列链接0.前言深度学习是机器学习的一个子领域，基于传统的神经网络和卷积神经网络，在语音识别、文本识别和图像分类等领域能够获得接近甚至超越人类水平的准确率

盼小辉丶·2023-10-12 13:23

Pytorvh之Vision Transformer图像分类

文章目录前言一、Transformer1.Transformer概览2.Self-Attention3.Multi-headAttention4.Position-wiseFeed-ForwardNetworks(位置前馈网络)5.残差连接和层归一化6.PositionalEncodings(位置编码)二、VisionTransformer1.VisionTransformer概览2.Embedd

风间琉璃•·2023-10-12 08:02

Pytorch之EfficientNetv1图像分类

compoundscalingmethed（模型复合缩放方法）3.MBConv结构4.网络结构二、EfficientNetV1网络实现1.构建EfficientNetV1网络2.训练和测试模型三、实现图像分类结束语个人主页

风间琉璃•·2023-10-12 08:31

Pytorch之SwinTransformer图像分类

文章目录前言一、SwinTransformer1.SwinTransformer概览2.PatchPartition3.PatchMerging4.W-MSA5.SW-MSA(滑动窗口多头注意力机制)6.RelativePositionbias(相对位置偏移)7.网络结构SwinTransformerBlockArchitecture二、网络实现1.构建EfficientNetV2网络2.训练和测

风间琉璃•·2023-10-12 08:59

A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 2019 ——图神经网络综述

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.00596.pdf摘要深度学习近年来彻底改变了许多机器学习任务，从图像分类和视频处理到语音识别和自然语言理解。

冉芽·2023-10-12 07:08

opencv python 深度学习垃圾图像分类系统计算机竞赛

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是opencvpython深度学习垃圾分类系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分这是一个较为新颖的竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate课题简介如今，垃圾分类已成为社会热点话题。其实在2019年4月26日，我国住房和

Mr.D学长·2023-10-12 06:32

python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法

普通数码相机记录了红、绿、蓝三种波长的光，多光谱成像技术除了记录这三种波长光之外，还可以记录其他波长（例如：近红外、热红外等）光的信息。与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比，中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取，例如：landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等，这些海量的长时间对地观测数据，蕴藏着丰富的信息。随着无人机行业的快速发展，无人机作为一种低成

思考的小猴子·2023-10-12 06:30

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像，涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法，以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术

第三章高光谱机器学习技术（python）第四章典型案例操作实践更多推荐Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取基于python多光谱遥感数据处理、图像分类

小艳加油·2023-10-12 06:29

多元线性回归，BP神经网络，支持向量机，决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM，遗传算法，变量降维与特征选择算法，卷积神经网络，迁移学习，自编码器等在近红外光谱应用

目录第一章Python入门基础第二章Python进阶与提高第三章多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用第四章BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用第五章支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用第六章决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM及其在近红外光谱分析中的应用第七章遗传算法及其在近红外光谱分析中的应用第八章变量降维与特征选择算法及其在近红外光谱分析中的

WangYan2022·2023-10-12 06:12

python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用

普通数码相机记录了红、绿、蓝三种波长的光，多光谱成像技术除了记录这三种波长光之外，还可以记录其他波长（例如：近红外、热红外等）光的信息。与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比，中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取，例如：landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等，这些海量的长时间对地观测数据，蕴藏着丰富的信息。随着无人机行业的快速发展，无人机作为一种低成

PhyliciaFelicia·2023-10-12 06:41

“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用丨高光谱数据预处理-机器学习-深度学习-图像分类-参数回归等12个专题

目录第一章高光谱数据处理基础第二章高光谱开发基础（Python）第三章高光谱机器学习技术（python）第四章典型案例操作实践更多应用本教程提供一套基于Python编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例。涵盖高光谱遥感数据处理的基础、python开发基础、机器学习和应用实践。重点解释高光谱数据处理所涉及的基本概念和理论，旨在帮助学员深入理解科学原理。结合Python编程工具，专注于解决高光谱数据读

WangYan2022·2023-10-12 05:36

论文研读｜Turning Your Weakness Into a Strength: Watermarking Deep Neural Networks by Backdooring

目录论文信息文章简介研究动机研究方法水印生成水印嵌入版权验证实验结果保真度（Functionality-Preserving）&有效性（Effectiveness）鲁棒性（Unremovability）抗微调攻击抗伪造攻击（OwnershipPiracy）抗迁移学习

_Meilinger_·2023-10-12 02:44

BERT ：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding论文阅读笔记（NAACL 2019）

用于语言理解的深度双向Transformer预训练原文链接：https://aclanthology.org/N19-1423.pdf摘要：1引言2相关工作2.1基于特征的方法2.2微调方法2.3在有监督数据上的迁移学习

坚持更新的咩·2023-10-11 23:59

提高模型泛化能力的几大方法

对于图像分类任务，让我们以Swin-Transformer中使用到的trick为例，简单梳理一下目前深度学习中常用的一些trick：1.StochasticDepth这一方法最

牛奶还是纯的好·2023-10-11 22:53

实验5 卷积神经网络实验

实验目的1、掌握PyTorch的基本使用；2、掌握PyTorch的卷积神经网络；3、掌握PyTorch的图像分类训练流程；三、实验内容实验步骤importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES

ustcthebest·2023-10-11 17:57

YoloV7改进策略：EfficientViT，高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV7的速度和精度，打造高效的YoloV7

计算效率2.3.参数效率3、高效视觉Transformer3.1.EfficientViT的构建块3.2、EfficientViT网络架构4、实验4.1.实现细节4.2.ImageNet上的结果4.3.迁移学习结果

静静AI学堂·2023-10-11 11:54

深度学习中的图像分割：方法和应用、特点

如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。许多计算机视觉任务需要对图像进行智能分割，以理解图像中的内容，并使每个部分的分析更加容易。

数据派THU·2023-10-11 11:02

深度学习在机器视觉中的应用与优势

以下是深度学习在机器视觉中的一些应用和优势：图像分类：深度学习模型如卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色。它们可以自动学习和提取图像中的特征，从而在识别和分类图像时表现出色。

matlabgoodboy·2023-10-11 11:28

深度学习基础知识总结

目录背景深度学习/机器学习/人工智能，计算机视觉/机器视觉/图像处理...的关系监督学习、无监督学习、半监督学习图像分类、目标检测、语义分割、实例分割基础知识激活函数激活函数的作用激活函数一般是非线性的常见的激活函数训练集

ThreeS_tones·2023-10-11 08:02

Smaller, faster, cheaper, lighter: Introducing DistilBERT, a distilled version of BERT 翻译

pdfcode:https://github.com/huggingface/transformersTime:2019.10在过去的18个月中，在过去的18个月中，几乎所有的自然语言处理任务都从大型语言模型进行迁移学习这一方式达到了

睡熊猛醒·2023-10-11 06:00

TensorFlow学习：使用官方模型进行图像分类、使用自己的数据对模型进行微调

前言上一篇文章TensorFlow案例学习：对服装图像进行分类中我们跟随官方文档学习了如何进行预处理数据、构建模型、训练模型等。但是对于像我这样的业余玩家来说训练一个模型是非常困难的。所以为什么我们不站在巨人的肩膀上，使用已经训练好了的成熟模型呢？这篇文章简单介绍如何使用成熟的模型使用成熟模型使用下载模型官方为我们提供了适合TensorFlow的模型下载网站：TensorFlowHub（需要科学上

无知的小菜鸡·2023-10-11 04:51

残差网络ResNet代码解读

xieyan0811·2023-10-11 02:46

Pytorch之EfficientNetV2图像分类

文章目录前言一、EfficientNetV21.网络简介2.EfficientNetV1弊端训练图像的尺寸很大时，训练速度非常慢在网络浅层中使用Depthwiseconvolutions速度会很慢同等的放大每个stage是次优的3.NASSearch4.ProgressiveLearning渐进学习策略5.EfficientNetV2网络框架二、网络实现1.构建EfficientNetV2网络2.

风间琉璃•·2023-10-10 22:39

利用Python+opencv+TensorFlow框架打造一个试卷批改系统

先说我们是如何训练模型的，对于一般的图像分类问题，利用卷积神经网络是一个不错的选择，卷积神经网络在图像分类的应用十分广泛，具体代码如下：importtenso

淼淼1111·2023-10-10 20:04

中科院发布最新迁移学习综述论文，带你全面了解40种迁移学习方法

【导读】迁移学习（TransferLearning）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在各大会议上都有大量的相关文章发表。

视学算法·2023-10-10 16:15

Matlab深度学习基础笔记-3

2transferlearning要执行迁移学习，您需要创建三个组件：1.代表网络体系结构的一系列图层。对于迁移学习，这是通过修改先前存在的网络（如AlexNet）创建的。

SuperZ2017·2023-10-10 13:45

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