图像分类backbone 第12页

深度学习（一）：Pytorch之YOLOv8目标检测

1.YOLOv82.模型详解2.1模型结构设计和YOLOv5对比：主要的模块：ConvSPPFBottleneckConcatUpsampleC2fBackbone----->Neck------>headBackdone1

从零开始的奋豆·2023-11-30 00:07

从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

但在实际情况中，我们通常会遇到一些问题，使得我们无法直接使用一些开源backbone：语言不匹配：大多数开源基座对中

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓·2023-11-29 22:23

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

YOLOv8-pose关键点检测：Backbone优化 |EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文解决什么问题：面向移动端的轻量化网络模型EMO，它能够以相对较低的参数和FLOPs超越了基于CNN/Transformer的SOTA模型，替换YOLOv8backboneYolov8-Pose关键点检测专栏介绍

AI小怪兽·2023-11-29 18:21

【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

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

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

任你五花八门预训练方法，我自监督学习依然能打！

以下都是新paper，挑了几个感兴趣的，一起粗略看看吧~BattleoftheBackbones:ALarge-ScaleComparisonofPretrainedModelsacrossComputerVisionTasksGitHub

啥都生·2023-11-29 03:34

图像分类网络总结回顾（上）

Inception结构五、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

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

三维目标检测----CT3D论文分享

下面简单介绍一下网络的处理流程:与传统的二阶段目标检测器一样，首先使用一个backbone提取点样场景的特征，然后使用RPN网络生成proposal。注意，这里生成的proposa

twn29004·2023-11-28 20:53

Node脚手架编写初学者教程

从Backbone,Ember,Knockout,Spine,Batman框架的崛起到Angular,React,Vue平分天下，我们经历太多代码风格的变革。

weixin_33961829·2023-11-28 17:05

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

Spring 为啥默认把bean设计成单例详解

Bean简介：在Spring中，那些组成你应用程序的主体(backbone)及由SpringIoC容器所管理的对象，被称之为bean。

小白 2-0-1-9·2023-11-28 13:23

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

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 02:37

RevCol实战：使用RevCol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：RevCol实战：使用RevCol实现图像分类任务

AI浩·2023-11-28 01:43

pytorch版本的timm库

它提供了预训练模型和各种网络组件，可以用于各种计算机视觉任务，例如图像分类、物体检测、语义分割等等。VIT模型

u013308709·2023-11-28 01:17

深度学习第3天：CNN卷积神经网络

CNN在计算机视觉领域取得了巨大的成功，广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别

Nowl·2023-11-27 20:27

对抗样本机器学习_cleverhans_FGSM/JSMA

对抗样本机器学习_Note1_机器学习转载自：https://yq.aliyun.com/ziliao/292780机器学习方法，如SVM，神经网络等，虽然在如图像分类等问题上已经outperform人类对同类问题的处理能力

weixin_34400525·2023-11-27 19:07

paddle detection 训练参数

#####################################基础配置######################################检测算法使用YOLOv3，backbone使用

一壶浊酒..·2023-11-27 17:59

一文读懂 | AI技术如何驱动企业供应链智能化，赋能企业降本增效？

随着大数据、云计算、物联网等信息技术的发展，以深度神经网络为代表的AI技术迅速发展，图像分类、语音识别、知识问答、无人驾驶等AI技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的突破。

企企通·2023-11-27 15:58

RevCol：可逆的柱状神经网络

文章目录摘要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3.2

静静AI学堂·2023-11-27 07:55

Vue原理及双向数据绑定

而我所理解的双向数据绑定无非就是在单向绑定的基础上给可输入元素（input、textare等）添加了change(input)事件，来动态修改model和view,仅此而已.实现数据绑定的做法有大致如下几种：发布者-订阅者模式（backbone.js

焦迈奇·2023-11-27 02:19

Azure Machine Learning - Azure可视化图像分类操作实战

目录一、数据准备二、创建自定义视觉资源三、创建新项目四、选择训练图像五、上传和标记图像六、训练分类器七、评估分类器概率阈值八、管理训练迭代在本文中，你将了解如何使用Azure可视化页面创建图像分类模型。

TechLead KrisChang·2023-11-26 22:05

动手学深度学习(三)---Softmax回归

文章目录一、理论知识1.图像分类数据集2.softmax回归的从零开始实现3.Softmax简洁实现softmax回归一、理论知识回归估计一个连续值分类预测一个离散类别回归单连续数值输出自然区间R跟真实值的区别作为损失分类通常多个输出输出

释怀°Believe·2023-11-26 20:14

深度学习之图像分类（十三）Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解（一）

SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindowsAbstract本文提出了一种新的visionTransformer，称为SwinTransformer，它可以作为计算机视觉的通用主干。在将Transformer从语言转移到视觉中的挑战主要源于两个领域之间的差异，例如视觉实体的尺度变化较大，以及图像中像素的高分辨率相对

哈尔滨张谦蛋·2023-11-26 20:17

深度学习之图像分类（十三）Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解（三）

SwinTransformer总结1.网络整体架构下图是SwinTransformer文章中给出的图1，左边是本文要讲的SwinTransformer，右边边是之前讲的VisionTransformer。通过对比至少可以看出两点不同：SwinTransformer使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法（Hierarchicalfeaturemaps），比如特征图尺寸中有对图像下采样4倍的，8倍的

哈尔滨张谦蛋·2023-11-26 20:17

深度学习之图像分类（十三）Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解（二）

S-transformer摘要摘要文章提出一个新的结构叫swintransformer,可以作为计算机视觉的通用骨干。将transformer从语言实体应用到视觉实体中存在挑战：1、视觉实体的尺度变化较大，需要能够融合多尺度信息，但是ViT的stage尺度是固定的，2、图像中的像素是高分辨率的，形成的token往往具有很大的维度，通常计算代价和输入图像的分辨率成平方比，带来巨大的计算代价；解决办法

哈尔滨张谦蛋·2023-11-26 20:47

深度学习之图像分类（十四）CAT: Cross Attention in Vision Transformer详解

IPSA和CPSA的处理流程、维度变换细节FLOPs的计算方法、以及flops和划分的patch数目以及patch的维度计算关系IPSA如何进行localattention、CPSA如何进行globeattentionCAT的代码详细注释---需要学习完TransformerTNT、swintransformer、crossViTCAT:CrossAttentioninVisionTransfor

哈尔滨张谦蛋·2023-11-26 20:15

计算机视觉面试题-01

计算机视觉面试通常涉及广泛的主题，包括图像处理、深度学习、目标检测、特征提取、图像分类等。以下是一些可能在计算机视觉面试中遇到的常见问题：图像处理和计算机视觉基础图像是如何表示的？

普通研究者·2023-11-26 13:11

[深度学习]动手学深度学习笔记-10

10.1.1卷积神经网络的组成层图10.1卷积神经网络示意图以图像分类任务为例，在表10.1所示卷积神经网络中，一般包含

田纳尔多·2023-11-26 12:16

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Post-Training Quantization on Diffusion Models

其他模型用于各种任务，例如图像分类、目标检测和自然语言处理。2.量化类型

结构化文摘·2023-11-26 06:33

【读点论文】RIFormer: Keep Your Vision Backbone Effective But Removing Token Mixer去掉费时的组件，用训练技巧提升点

RIFormer:KeepYourVisionBackboneEffectiveButRemovingTokenMixerAbstract本文研究了如何在去除基本构建块中的令牌混合器的同时保持视觉主干的有效性

羞儿·2023-11-26 02:12

深度学习图像分类算法研究与实现 - 卷积神经网络图像分类计算机竞赛

文章目录0前言1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder

Mr.D学长·2023-11-25 19:57

MobileOne实战：使用MobileOne实现图像分类任务(一）

文章目录摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA导入模型文件项目结构计算mean和std生成数据集摘要论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.06088代码地址：https://github.com/federicopozzi33/MobileOne-PyTorch另一个版本：https://github.com/shoutOutYangJie/Mobi

AI浩·2023-11-25 18:43

竞赛YOLOv7 目标检测网络解读

文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果5最后0前言世界变化太快，YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了，如果有同学的毕设项目想用上最新的技术，不妨看看学长的这篇文章

iuerfee·2023-11-25 14:34

图像分类原理

一、什么是图像分类(ImageClassification)图像分类任务是计算机视觉中的核心任务，其目标是根据图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的图像区分开来。

几两春秋梦_·2023-11-25 13:25

图像描述（image caption）2018 NIPS论文总结

imagecaption）2018NIPS论文总结1.Partially-SupervisedImageCaptioning这篇文章是半监督来训练imagecaption的任务，因为imagecaption的数据集相对图像分类

Charles、洛·2023-11-25 06:29

image caption学习笔记

何为imagecaption首先，imagecaption，语义描述，可能一开始有人会认为和图像分类十分相似，给它多少张图片多少个分类训练，然后给它一张图片，告诉你这是什么。

ltxaaaaa·2023-11-25 06:54

计算机视觉的应用19-基于pytorch框架搭建卷积神经网络CNN的卫星地图分类问题实战应用

随着遥感技术和卫星图像获取能力的快速发展，卫星图像分类任务成为了计算机视觉研究中一个重要的挑战。为了促进这一领域的研究进展，卫星图像分类问题数应运而生。

微学AI·2023-11-25 05:37

YOLOv5 第Y6周模型改进

同学啊]文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)改进前模型框架图：改进后模型框架图：改进前：改进后：#YOLOv5v6.0backbonebackbone

风筝超冷·2023-11-25 03:10

深度学习系列-图像分类模型-论文阅读&详解

图像分类是深度学习最早大放异彩的领域，因此也出现了很多经典通用好用的网络模型。这篇blog重点在用一边阅读&理解各个模型的出处论文，一边把相关链接(自认为讲解透彻的)以及笔记记录下来，方便以后查阅。

城市中迷途小书童·2023-11-24 23:19

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