图像分类backbone 第13页

UNET-RKNN分割眼底血管

前言最近找到一个比较好玩的Unet分割项目，Unet的出现就是为了在医学上进行分割(比如细胞或者血管)，这里进行眼底血管的分割，用的backbone是VGG16，结构如下如所示(项目里面的图片，借用的！

呆呆珝·2023-11-24 23:19

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

AI浩·2023-11-24 22:49

第95步深度学习图像目标检测：Faster R-CNN建模

与传统的图像分类任务不同，目标检测不仅要确定图像中存在哪些类别的目标，还要确定它们的确切位置和尺寸。这通常是通过在图像上绘制一个或多个边界框来实现的，这

Jet4505·2023-11-24 21:33

动手学深度学习之kaggle竞赛

实战Kaggle比赛：图像分类(CIFAR-10)importcollectionsimportmathimportosimportshutilimportpandasaspdimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l

哈哈哈捧场王·2023-11-24 21:04

2020-05-20 图像去噪的超核神经网络结构搜索

Abstract神经架构搜索（NAS）的最新进展导致在没有实质性人工监督的情况下，为图像分类、目标检测或语义分割等任务找到了最新的人工神经网络（ANN）解决方案。

野生小肥猪·2023-11-24 14:57

谷歌云计算技术基础架构,谷歌人工智能算法框架

对于计算机视觉，可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等，对于自然语言处理，可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等。

aifans_bert·2023-11-24 09:26

VOC07+12合并训练用于图像分类

该程序可以用于图像分类，比如Voc2012的数据集，首先将数据集中标签和图片按照类别分为20类，然后在使用该程序将分好类的文件，转换为tfrecord格式，用于训练图像分类。

w_xiaomu·2023-11-24 06:45

竞赛选题题目：基于深度学习的疲劳驾驶检测深度学习

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

laafeer·2023-11-23 18:52

网络骨架：Backbone(神经网络基本组成——BN层、全连接层)

BN层为了追求更高的性能，卷积网络被设计得越来越深，然而网络却变得难以训练收敛与调参。原因在于，浅层参数的微弱变化经过多层线性变化与激活函数后会被放大，改变了每一层的输入分布，造成深层的网络需要不断调整以适应这些分布变化，最终导致模型难以训练收敛由于网络中参数变化导致的内部节点数据分布发生变化的现象被称作ICS(InternalCovariateShift)。ICS现象更容易使训练过程陷入饱和区，

丁天牛·2023-11-23 14:46

优化器的选择

优化器使用SDG和Adam的loss也不同每个文件夹大概包含的图片：在这种数量级下的图像分类优先选择SDG。

fancy_male·2023-11-23 12:43

使用JavaScript在浏览器中进行图像分类

byKevinScott凯文·斯科特(KevinScott)使用JavaScript在浏览器中进行图像分类(ImageClassificationintheBrowserwithJavaScript)MachineLearninghasareputationfordemandinglotsofdataandpowerfulGPUcomputations.Thisleadsmanypeopletob

cumian9828·2023-11-23 11:15

深度学习（3）：基于人脸的性别和年龄判断

目的：基于WideResNet网络，通过对人脸和年龄数据集进行训练学习，掌握图像分类的基本实现方法。

流萤数点·2023-11-23 09:03

百度飞桨学习——七日打卡总结

拖更见谅以下是目前写的文章：百度AI开放平台学习——EasyDL经典版-图像分类模型训练与验证https://blog.csdn.net/CANGYE0504/article/details/105814108

陈沧夜·2023-11-23 07:22

图像分类单张图片预测准确率达到百分之百

在图像分类任务中，针对单个图片得到100%的准确率是有可能但极其罕见的，并且不代表模型在整个测试集上也能达到100%的准确率。

Make_magic·2023-11-23 04:32

TensorFlow实战教程（二十八）-Keras实现BiLSTM微博情感分类和LDA主题挖掘分析

前一篇文章通过Keras深度学习构建CNN模型识别阿拉伯手写文字图像，一篇非常经典的图像分类文字。

张志翔的博客·2023-11-22 22:21

部署ML/DL 模型到一个consolidated AI演示

，FastAPI，TensorFlowServing，HAProxy，Docker，Covid-19目的：过去几个月里，我们提到了一些深度学习和机器学习的快速演示，包括一个简单的Covid-19X射线图像分类器和一个用于可能的

InterSystems·2023-11-22 17:16

深度学习卷积神经网络垃圾分类系统 - 深度学习神经网络图像识别垃圾分类算法小程序计算机竞赛

文章目录0简介1背景意义2数据集3数据探索4数据增广(数据集补充)5垃圾图像分类5.1迁移学习5.1.1什么是迁移学习？5.1.2为什么要迁移学习？

Mr.D学长·2023-11-22 13:51

遥感数字图像处理概述

信息提取遥感数字图像基础处理过程砖石：遥感数字图像基础-图像存储和读取-工具：空间域处理方法-变换域处理方法地基：辐射校正几何校正-图像去噪声柱子：感兴趣目标及对象提取特征提取与选择毛胚房：信息提取、专题信息提取、图像分类装修

何同尘·2023-11-22 13:47

WaveletPool：抗混叠在微小目标检测中的重要性

静静AI学堂·2023-11-22 08:42

YoloV8改进策略：WaveletPool解决小目标的混叠问题，提高小目标的检测精度

静静AI学堂·2023-11-22 07:08

深度学习中的图像处理（基本介绍+示例代码）

深度学习在图像处理领域取得了显著的成功，尤其是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）的出现和发展，使得计算机能够学习和理解图像中的特征，从而在图像分类、目标检测、

Keep forward upup·2023-11-22 07:16

RT-DETR算法优化改进：Backbone改进｜RIFormer：无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构 | CVPR2023

本文独家改进：RIFormer助力RT-DETR，替换backbone，RIFormer-M36的吞吐量可达1185，同时精度高达82.6%；而PoolFormer-M36的吞吐量为109，精度为82.1%

AI小怪兽·2023-11-22 04:54

第九章预训练模型与自己模型参数不匹配和模型微调的具体实现

但根据实际任务需求，自己搭建的模型往往和通用的Backbone并不能做到网络层的完全一致，无非就是少一些层和多一些层两种情况。1.自己模型层数较少net=...

小酒馆燃着灯·2023-11-21 22:41

深度学习之基于Pytorch的昆虫分类识别系统

文章目录一项目简介系统架构技术亮点二、功能三、系统四.总结一项目简介 #深度学习基于Pytorch的昆虫分类识别系统介绍深度学习在图像分类领域取得了显著的成就，而基于PyTorch的昆虫分类识别系统也是其中之一

雅致教育·2023-11-21 19:39

FCN与CNN最大的区别？

解析：FCN中用卷积层替换了CNN中的全连接层1、FCN概述CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。

今年不吃饭...·2023-11-21 18:07

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解前言

牙牙要健康·2023-11-21 17:03

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV4)模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV4)模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV4)模型算法详解前言

牙牙要健康·2023-11-21 17:03

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNet模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNet模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNet模型算法详解前言ResNet讲解Deepresiduallearningframework

牙牙要健康·2023-11-21 17:02

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】Inception-ResNet模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】Inception-ResNet模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】Inception-ResNet模型算法详解前言Inception-ResNet

牙牙要健康·2023-11-21 16:22

结合ENVI和PIE Hyp讲述高光谱遥感信息处理技术，包括光谱恢复、光谱库建立、光谱特征提取、混合像元分解、图像分类及精度检验

大气温室气体浓度不断增加，导致气候变暖加剧，随之会引发一系列气象、生态和环境灾害。如何降低温室气体浓度和应对气候变化已成为全球关注的焦点。海洋是地球上最大的“碳库”,“蓝碳”即海洋活动以及海洋生物（特别是红树林、盐沼和海草）能够吸收大气中的二氧化碳，并将其固定、储存在海洋中的过程、活动和机制。而维持与提升我国海岸带蓝碳潜力是缓解气候变化的低成本、高效益的方案，有利于充分发挥我国海洋和海岸带生态系统

思考的小猴子·2023-11-21 14:57

使用mmdetection训练模型--记faster-rcnn不同backbone性能比较

使用mmdetection训练模型一、安装采用的是直接安装，并未使用在conda中建虚拟环境。主要安装的有mmcv和mmdet，其中mmcv的安装与下载的mmdetction版本有关，参考https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/v2.18.1/get_started.html#id官网安装依赖教程中的mmdetection版本和mmcv版本的对应关系安装。

hedgehogbb·2023-11-21 13:21

pytorch入门（二）基于PyTorch的图像分类

pytorch入门（二）基于PyTorch的图像分类鱼猫分类器任务数据dataset和dataloader建立训练数据集建立验证和测试数据集建立dataloderbatch_size设置神经网络lossfunctionoptimizing

手握锟釿镐口呼烫烫烫·2023-11-21 10:24

【3D 图像分类】基于 Pytorch 的 3D 立体图像分类4（多人标注的结节立体框合并和特征等级投票）

在LIDC-IDRI的数据集中，对于同一个案例，存在多个医生标注的结果。这就导致下面几种情况的出现：A医生标注的结节区域，B医生并不一定会标；B医生标注的结节，C医生也标注了，但是范围大小存在着交集关系；同时标记，给的特征等级也不一定相同。此时，就需要对一个案例标注的结节进行处理。可以根据标注次数进行选择，也可以简单粗暴的直接取并集。本文就直接取并集，比较的简单。如果要考虑标记次数，可以参考这篇文

钱多多先森·2023-11-21 10:12

CLIP浅谈

LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervisionCLIP代码地址：https://github.com/openai/CLIP简介CLIP是OpenAI在2021年2月发表的一篇文章，它的主要贡献有以下2点：1）将图像分类问题映射为了多模态问题

lanmengyiyu·2023-11-21 07:15

Halcon Solution Guide I basics(1): Guide to Halcon Methods（Halcon解决方案）

ImageAcquisition：图像加载Visualization：图像分类解析，获取图像信息Regionofinterest:图像特征，过滤无关信息通过这三种方法，我们就得到

龙中舞王·2023-11-21 03:52

YOLOv8优化：独家创新（SC_C_Detect）检测头结构创新，实现涨点 | 检测头新颖创新系列

独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone

AI小怪兽·2023-11-21 03:12

目标检测标注工具AutoDistill

无论是用于图像分类、目标检测还是语义分割，长期以来人工标记的数据集一直是监督学习的基础。然而，由于一个创新性的工具AutoDistill，这种情况可能很快会发生改变。

金戈鐡馬·2023-11-21 01:04

Mask RCNN - 标注软件

图像语义分割是一种pixel-wise级的一种图像分类操作，其目的是在图像中上的同一个类别上打上相同的label，以表示这个类别是同一类。

Oscar_hailiang·2023-11-20 21:15

【腾讯云 HAI域探秘】高性能服务器引领AI革新浪潮：从AI绘画、知识问答到PyTorch图像分类、视频检测的全方位探索

目录1HAI（高性能应用服务）简介2HAI的应用场景2.1HAI在AI作画中的灵活性与效率2.2深入探索LLM语言模型的应用与性能2.3HAI支持的AI模型开发环境与工具3基于stabledifussio的AI绘画应用实践3.1使用AI模型中的stablediffusion模型服务3.2设置和调整模型参数3.3生成生动形象的高清图画4基于大模型的知识问答实践4.1使用AI模型中的ChatGLM26

cooldream2009·2023-11-20 11:02

掌握深度学习利器——TensorFlow 2.x实战应用与进阶

本文将通过介绍TensorFlow2.x的基本概念和特性，并结合实际案例演示其在图像分类、自然语言处理等领域的应用，最后探讨如何进阶提升TensorFlow2.x的技能，帮助读者更好地应用和实践深度学习技术

a谷雨c·2023-11-20 10:50

图像分类

Lecture2:ImageClassificationpipelineImageClassification:acoretaskinComputerVisionTheProblem:SemanticGapThisideaofacat,orthislabelofacatisasemanticlabelthatwe'reassigningtothisimageandthere'sthishugega

Eurekaaaa·2023-11-20 10:04

单张图像3D重建：原理与PyTorch实现

近年来，深度学习（DL）在解决图像分类、目标检测、语义分割等2D图像任务方面表现出了出色的能力。DL也不例外，在将其应用于3D图形问题方面也取得了巨大进展。

新缸中之脑·2023-11-20 07:52

YOLOv5 学习记录

改进点SSPF模块正负样本匹配损失函数整体概况YOLOv5是一个基于Anchor的单阶段目标检测，其主要分为以下5个阶段：1、输入端：Mosaic数据增强、自适应Anchor计算、自适应图像缩放；2、Backbone

RessCris·2023-11-20 03:57

图像分类(七) 全面解读复现ShuffleNetV1-V2

ShuffleNetV1前言前面我们学了MobileNetV1-3，从这篇开始我们学习ShuffleNet系列。ShuffleNet是Face++（旷视）在2017年发布的一个高效率可以运行在手机等移动设备的网络结构，论文发表在CVRP2018上。这个新的轻量级网络使用了两个新的操作：pointwisegroupconvolution和channelshuffle，在保持精度的同时大大降低计算成本

小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:23

深度学习之图像分类（九）vision Transformer翻译与总结（一）

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE一张图像相当于16x16个单词:用于大规模图像识别的转换器ABSTRACT虽然Transformer架构已经成为自然语言处理任务的事实上的标准，但它在计算机视觉上的应用仍然有限。在视觉方面，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变

哈尔滨张谦蛋·2023-11-19 20:28

RT-DETR算法优化改进：Backbone改进 | VanillaNet一种新视觉Backbone，极简且强大！华为诺亚2023

本文独家改进：VanillaNet助力RT-DETR，替换backbone，简到极致、浅到极致！

AI小怪兽·2023-11-19 17:57

YOLOv8优化策略：轻量级Backbone改进 | VanillaNet极简神经网络模型 | 华为诺亚2023

本文改进：一种极简的神经网络模型VanillaNet，支持vanillanet_5,vanillanet_6,vanillanet_7,vanillanet_8,vanillanet_9,vanillanet_10,vanillanet_11等版本YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.VanillaNe

会AI的学姐·2023-11-19 17:38

【mmdetection】用自己的coco数据集训练mask r-cnn并进行验证、测试，推理可视化，更改backbone，只针对某一标签进行训练

大前提：Ubuntu20.04LTS本人呕心沥血从无到有的摸索，自己边尝试边整理的，其实耐心多看官方文档确实能找到很多东西（下面有官方文档的链接这里就不重复粘贴了），也为了方便我自己copy语句嘻嘻~为什么不是用Windows，作为一个小白我一开始真的想用windows，因为我懒得配双系统，但是没办法，是真的lj，安装又难，训练有诸多限制，就sosad知道吧。安装就看别的博主吧跟着别的博主soea

Zlan_lvlv·2023-11-19 17:34

YOLOv8优化策略：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文改进：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，支持四个版本EMO_1M,EMO_2M,EMO_5M,EMO_6MYOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.EMO介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2

会AI的学姐·2023-11-19 17:03

图像分类(六) 全面解读复现MobileNetV1-V3

MobileNetV1前言MobileNetV1网络是谷歌团队在2017年提出的，专注于移动端和嵌入设备的轻量级CNN网络，相比于传统的神经网络，在准确率小幅度降低的前提下大大减少模型的参数与运算量。相比于VGG16准确率减少0.9%，但模型的参数只有VGG1/32。其实简单来说，就是把VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积。不过这个深度可分离卷积刚开始接触比较抽象难理解，建议大家看看文末链接里大

小酒馆燃着灯·2023-11-19 17:15

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