图像分类迁移学习

【图像分类】 理论篇（1） 图像分类的测评指标

本文详细介绍图像分类的测评指标在二分类问题中，样本有正负两个类别，模型对样本的预测结果存在四种组合：真阳性，即预测为正，实际也为正(TruePositive，TP)；假阳性，即预测为正，实际为负(FalsePositive
TechMasterPlus·2023-08-17 03:24

计算机视觉五大核心研究任务全解：分类识别、检测分割、人体分析、三维视觉、视频分析

2000s:机器学习时代1.2.32010s-现在:深度学习的革命1.3应用领域概览1.3.1工业自动化1.3.2医疗图像分析1.3.3自动驾驶1.3.4虚拟现实与增强现实二、计算机视觉五大核心任务2.1图像分类与识别
TechLead KrisChang·2023-08-16 22:17

wsl2 Ubuntu子系统 yolov8测试

借助于以前的YOLO模型版本支持技术，YOLOv8模型运行得更快、更准确，同时为执行任务的训练模型提供了统一的框架，这包括：目标检测实例分割图像分类安装依赖pipinstallultralytics下载权重下载地址
weixin_46119406·2023-08-16 15:01

Detecting Twenty-thousand Classes using Image-level Supervision

而图像分类器的数据集更大，也更容易收集，因此它们的词汇量要大得多。我们提出的Det
计算机CV民工·2023-08-16 13:50

MindSpore！这款刚刚开源的深度学习框架我爱了！

【摘要】本文主要通过两个实际应用案例：一是基于本地JupyterNotebook的MNIST手写数据识别；二是基于华为云服务器的CIFAR-10图像分类，对开源框架MindSpore进行介绍。
·2023-08-16 12:58

图像分类Classification，目标检测Object detection，实例分割Instance segmentati，语义分割semantic segmentation，全景分割等概念的区别

ImageClassification（图像分类）：判断图像的分类，知道里面的东西是什么，不需要知道在哪里，只需要标出存在的类别名称即可。
浮云向晚·2023-08-16 09:11

13 计算机视觉-代码详解

13.2微调为了防止在训练集上过拟合，有两种办法，第一种是扩大训练集数量，但是需要大量的成本；第二种就是应用迁移学习，将源数据学习到的知识迁移到目标数据集，即在把在源数据训练好的参数和模型（除去输出层）
顺顺不吃竹笋·2023-08-16 09:08

Python TensorFlow中文教程

TensorFlow在机器学习领域中非常流行，因为它支持各种各样的任务，包括图像分类、语音识别和自然语言处理。在这篇博客文章中，我们将为您提供PythonTensorFlow中文教程。
实相实相·2023-08-16 02:07

【图像分类】理论篇 （4）图像增强opencv实现

随机旋转随机旋转是一种图像增强技术，它通过将图像以随机角度进行旋转来增加数据的多样性，从而帮助改善模型的鲁棒性和泛化能力。这在训练深度学习模型时尤其有用，可以使模型更好地适应各种角度的输入。原图像：旋转后的图像：代码实现：importcv2importnumpyasnpdefrandom_rotate(image,max_angle):    angle=np.random.uniform(-ma
TechMasterPlus·2023-08-15 17:04

【图像分类】理论篇（3）交叉熵损失函数的理解与代码实现

理论公式计算实例图像分类实例：我们希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征，来预测动物的类别，有三种可预测类别:猫、狗、猪。
TechMasterPlus·2023-08-15 17:03

【图像分类】理论篇（2）经典卷积神经网络 Lenet~Densenet

1、卷积运算在二维卷积运算中，卷积窗口从输入张量的左上角开始，从左到右、从上到下滑动。当卷积窗口滑动到新一个位置时，包含在该窗口中的部分张量与卷积核张量进行按元素相乘，得到的张量再求和得到一个单一的标量值，由此我们得出了这一位置的输出张量值。在如上例子中，输出张量的四个元素由二维互相关运算得到，这个输出高度为2、宽度为2，如下所示：importtorchfromtorchimportnndefCo
TechMasterPlus·2023-08-15 17:02

使用Pytorch实现对比学习SimCLR 进行自监督预训练

SimCLR已被证明在各种图像分类基准上优于最先进的无监督学习方法。并且它学习到的表示可
·2023-08-15 16:41

目标检测mAP

目标检测与图像分类不同，目标检测不仅要对检测出来的目标框正确分类，同时，还需要考虑目标框与target是否贴合。
小小小绿叶·2023-08-15 05:04

训练自己的图像分类模型部署在手机设备

这里使用aidlux在手机上使用摄像头作为输入，利用aidlux提供的接口载入模型，实时推理使用代码模版，将模型替换为自己的，看看演示效果，我的手机比较卡，版本太老，所以效果差点，你也可以使用比较新的设备来运行
合格的程序员·2023-08-14 23:18

《零基础实践深度学习》(第2版)学习笔记，（五）深度学习与计算机视觉

文章目录1.计算机视觉概述2.图像分类3.目标检测1.计算机视觉概述图像分类目标检测2.图像分类3.目标检测
智驾·2023-08-14 13:07

YOLOv8目标检测算法

YOLOv5中的C3更换为C2FYOLO系列第一次尝试使用anchor-free新的损失函数YOLOv8简介YOLOv8是Ultralytics公司继YOLOv5算法之后开发的下一代算法模型，目前支持图像分类
BestSongC·2023-08-14 10:05

深度学习---自有图像数据集划分

如需转载，请注明：来源于深度学习—自有图像数据集划分|老五笔记要对自有图像数据集进行图像分类，首选需要将自有图像数据集划分为train和val(或者test）数据集。
dataat·2023-08-14 05:37

Transformer（二）（VIT,TNT）（基于视觉CV）

目录1.视觉中的Attention2.VIT框架（图像分类，不需要decoder）2.1整体框架2.2.CNN和Transformer遇到的问题2.3.1CNN2.3.2Transformer2.3.3
笑傲江湖2023·2023-08-13 19:52

CNNs和视觉Transformer：分析与比较

探索视觉Transformer和卷积神经网络（CNNs）在图像分类任务中的有效性。图像分类是计算机视觉中的关键任务，在工业、医学影像和农业等各个领域得到广泛应用。
小北的北·2023-08-13 10:46

基于python+MobileNetV2算法模型实现一个图像识别分类系统

一、目录算法模型介绍模型使用训练模型评估项目扩展二、算法模型介绍图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向，它在人脸识别、物体检测、图像分类等领域有着广泛的应用。
　子午·2023-08-13 07:50

《AI夏令营（第二期） - CV实践赛事》- Datawhale

type=peasant-identity&ch=ymfk4uU时间规划三环节赛题解读（What）赛题本质：这是一个图像分类问题，需要根据图像序列中的农民特征，对农民进行身份识别。
拾-光·2023-08-13 05:10

计算机竞赛 opencv python 深度学习垃圾图像分类系统

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·2023-08-13 03:23

PaddleClas--部署并训练自定义数据集

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas(尝鲜版)分类模型PaddleClas图像分类基础知识训练集（traindataset）：用来训练模型，使模型能够识别不同类型的特征
奋力奔跑的小蜗牛·2023-08-13 03:36

面向计算机视觉的深度学习 | iBooker·ApacheCN

——《原则》，生活原则2.3.c在线阅读ApacheCN面试求职交流群724187166ApacheCN学习资源目录面向计算机视觉的深度学习零、前言一、入门二、图像分类三、图像检索四、对象检测五、语义分割六
布客飞龙·2023-08-13 00:03

TensorFlow知识点

）3、图1.图构建2.tf.function&EagerExecution4、Module（模型）5、TensorFlow2循环训练1.TensorFlow2循环训练2.Keras循环训练6、部署7、迁移学习
爱补鱼的猫猫·2023-08-12 23:47

CNN经典网络模型之GoogleNet论文解读

1.2辅助分类器结构1.3GoogleNet网络结构图1.GoogleNetGoogleNet，也被称为Inception-v1，是由Google团队在2014年提出的一种深度卷积神经网络架构，专门用于图像分类和特征提取任务
山河亦问安·2023-08-12 20:46

基于rsesnet网络架构的图像分类模型

直接调用即可DataLoader模块直接读取batch数据网络模块设置：加载预训练模型，torchvision中有很多经典网络架构，调用起来十分方便，并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练，也就是所谓的迁移学习需要注意的是别人训练好
coding_ksy·2023-08-12 19:10

95个优秀深度学习公共数据集分享，涵盖目标检测、自动驾驶、图像分类等12个大方向【附下载】

近年来，随着人工智能的快速发展，我们对数据集的需求越来越多，一方面，数据集可以帮助我们做练习实践，另一方面，这些数据集同样也能帮助更多研究机构进行更深入的数据挖掘。对于人工智能领域的同学来说，数据集是实验的必要条件，当我们准备跑算法的时候，首先要解决的问题就是数据集。由于我们大多数人是没有自己的数据集的，所以公共数据集就成了最好的选择，但如何搜索、找到适合的数据集？仍然是困扰很多人的问题。这次我就
深度之眼·2023-08-12 15:07

【面试复盘】知乎暑期实习算法实习生（LLM方向）面经

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐1.自我介绍2.介绍操作系统的进程和线程，以及它们的区别3.C++深拷贝和浅拷贝的区别4.Python的列表和元组的区别5.Python的列表和元组是否可以做字典的键6.图像分类的流程
深度之眼·2023-08-12 15:34

迁移学习入门，新手该如何下手？

推荐迁移学习技术的实用入门图书:《自然语言处理迁移学习实战》[加纳]保罗·阿祖雷（PaulAzunre）著，李想，朱仲书，张世武译一本书带你读懂ChatGPT背后的技术，自然语言处理迁移学习，解锁机器学习新境界
人邮异步社区·2023-08-11 21:22

【超分引导的低分图像知识蒸馏】

Super-resolutionguidedknowledgedistillationforlow-resolutionimageclassification（超分辨率引导的低分辨率图像分类知识蒸馏）随着深度卷积神经网络的发展
小郭同学要努力·2023-08-11 14:33

竞赛项目 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
Mr.D学长·2023-08-11 14:20

计算机竞赛 opencv python 深度学习垃圾图像分类系统

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·2023-08-11 05:52

机器学习笔记 - 使用CLIP在没有数据的情况下创建图像分类器

这种方法称为零样本图像分类，它可以对原始CLIP模型训练期间未明确看到的类别图像进行分类。一、CLIP理论背景CLIP（对比语言-图像预训练）模型由OpenAI开发，是一种多模态视觉和语言模型。
坐望云起·2023-08-11 02:31

PyTorch 微调终极指南：第 2 部分 — 提高模型准确性

一、说明如今，在训练深度学习模型时，通过在自己的数据上微调预训练模型来迁移学习已成为首选方法。通过微调这些模型，我们可以利用他们的专业知识并使其适应我们的特定任务，从而节省宝贵的时间和计算资源。
无水先生·2023-08-10 21:56

SVS笔记

内部模型设计也可对应3、拓展和优化有几个方面a、高精度b、数据对齐c、speech2songd、迁移学习特定teacher
bergsail·2023-08-10 21:19

深度学习的发展

目录神经网络的复兴图像识别和物体检测自然语言处理和机器翻译强化学习生成模型和生成对抗网络（GAN）迁移学习和预训练模型基础设施和算力的提升在过去的十年中，深度学习经历了巨大的发展和突破，以至于被广泛认为是人工智能领域最具革命性和有影响力的技术之一
码上有前·2023-08-10 14:35

fine-tuning（微调）的理解

fine-tuning介绍什么情况下使用微调微调指导事项不同数据集下使用微调涉及到的其他知识学习率（learning-rate）卷积神经网络的核心迁移学习与微调什么是迁移学习为什么要迁移学习详细解释自己的理解
卜大伟·2023-08-10 12:37

【图像分类】CNN + Transformer 结合系列.4

介绍两篇利用Transformer做图像分类的论文：CoAtNet（NeurIPS2021），ConvMixer（ICLR2022）。
m0_61899108·2023-08-10 10:29

计算机视觉的应用9-视觉领域中的61个经典数据集【大集合】的应用与实战

在计算机视觉领域中，数据集是非常重要的资源，它们可以用于训练和评估图像分类、目标检测、语义分割和其他计算机视觉任务的算法模型。
微学AI·2023-08-10 08:11

【深度学习注意力机制系列】—— SKNet注意力机制（附pytorch实现）

SKNet（SelectiveKernelNetwork）是一种用于图像分类和目标检测任务的深度神经网络架构，其核心创新是引入了选择性的多尺度卷积核（SelectiveKernel）以及一种新颖的注意力机制
卖报的大地主·2023-08-10 07:49

opencv基础49-图像轮廓02-矩特征cv2.moments()-＞（形状分析、物体检测、图像识别、匹配）

矩特征可以用于识别图像中的对象、检测形状以及进行图像分类等任务。矩特征通过计算图像像素的高阶矩来提取特征。这些矩可以表示图像的中心、尺度、旋转和形状等属性。
玩转AI·2023-08-10 06:50

【人工智能】卷积神经网络

用CNN实现离散数据的分类(以图像分类为例子)感受野感受野(ReceptiveField)：卷积神经网络各输出特征图中的每个像素点，在原始输入图片上映射区域的大小全零填充目的：希望卷积计算保持输入特征图的尺寸不变卷积输出特征图维度的计算公式使用全零填充
萌狼蓝天·2023-08-10 06:07

PyTorch 微调终极指南：第 1 部分 — 预训练模型及其配置

一、说明如今，在训练深度学习模型时，通过在自己的数据上微调预训练模型来迁移学习已成为首选方法。通过微调这些模型，我们可以利用他们的专业知识并使其适应我们的特定任务，从而节省宝贵的时间和计算资源。
无水先生·2023-08-10 05:38

计算机视觉应用方向

计算机视觉可以大致有以下几个方向（更详细的可以参考paperswithcode）：图像分类目标检测图像分割图像生成风格迁移超分辨率1.图像分类图像分类是是视觉识别中的一项基本任务，目的是分辨整个图像并将其分类
header-files·2023-08-10 05:56

图像分类学习笔记（二）——AlexNet

AlexNet是一个经典的卷积神经网络模型，由AlexKrizhevsky等人在2012年提出。ImageNetISVRC是计算机视觉领域里一个十分重要的比赛，AlexNet是2012年ISLVRC2012竞赛的冠军，分类准确率由传统的70%+提升到80%+。也是在那年之后，深度学习开始迅速发展。ISLVRC2012训练集：1,281,167张已标注图片验证集：50,000张已标注图片测试集：10
小乖路路通·2023-08-10 04:08

Xception 算法详解

因此，Xception模型已经被广泛地应用与图像分类、目标检测等任务中。一、理论基础1.前言在计算机视觉领域，卷
梦在黎明破晓时啊·2023-08-10 02:37

PyTorch深度学习图像分类--猫狗大战

PyTorch深度学习图像分类--猫狗大战1.背景介绍2.环境配置2.1软硬件清单2.1.1配置PyPorch2.1.2开发软件2.1.3显卡2.2数据准备3基础理论3.1PyTorch常用模块3.2torchvision3.3
Matrix_CS·2023-08-10 01:34

盘点 | 2020年「21篇」医学影像算法最佳综述

导读我们对2020年全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理，本文为医学影像方向，包括医学图像配准、医学图像分割、迁移学习和多模态融合等方向。
人工智能与算法学习·2023-08-09 21:52

卷积神经网络实现彩色图像分类 - P2

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第P2周：彩色识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子目录环境步骤环境设置包引用硬件设备数据准备数据集下载与加载数据集预览数据集准备模型设计模型训练超参数设置helper函数正式训练结果呈现总结与心得体会上周使用Pytorch构建卷积神经网络，实现了MNIST手写数字的识别，这周的目标是CIFAR
好名让狗申请了·2023-08-09 21:20
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