图像分类backbone

YOLOv5改进实战（导读篇） | YOLOv5 7.0 网络结构超详细解读

目录一、YOLOv5s网络结构图二、输入端(1)自适应锚框计算1.1计算过程1.2默认锚框1.3自定义锚框1.4手动计算锚框(2)Mosaic数据增强三、Backbone（1）CBS模块（
w94ghz·2023-10-20 16:43

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（二）之轻量化模型GhostnetV2

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层
w94ghz·2023-10-20 16:09

UNet pytorch 胎教级介绍 使用DRIVE眼底血管分割数据集进行入门实战

充分吸收本文知识你需要有pytorch的基础U-netU-Net：深度学习中的图像分割之星当我们谈论图像处理中的深度学习，大多数人会立即想到卷积神经网络（CNN）和其在图像分类中的优异性能。
浩浩的科研笔记·2023-10-20 15:27

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（一）之轻量化模型Ghostnet

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层
w94ghz·2023-10-20 14:55

基于Resnet18的minist手写数字分类

模型选择：由于MNIST是一个相对简单的图像分类问题，可以选择使用较小的ResNet模型，如ResNet-18或ResNet-34。这些模型具有较少的层和参数，适合处理小规模图像。模型搭建
oveZ·2023-10-20 12:23

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone之轻量化模型Efficientvit

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层
w94ghz·2023-10-20 11:03

基于神经网络的图像识别研究

研究人员一直在改进CNN的架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet，以提高图像分类性能。2.目标检测：目标检测是一项重要任务，旨在识别图像中的不同对象
matlabgoodboy·2023-10-20 07:14

机器学习-计算数据之间的距离

特征匹配：在计算机视觉和图像处理中，可以使用欧氏距离来比较两个特征向量之间的相似性，如图像检索，图像分类，人脸识别等任务。
林苏泽·2023-10-20 03:39

transformer学习笔记

新一代的backbone，传统的深度学习依赖于网络结构的设计。
潇萧客·2023-10-20 02:50

语义分割是什么？

为了让机器拥有视觉，要经过图像分类、物体检测再到图像分割的过程。其中，图像分割的技术难度最高。越来越多的应用得益于图像分类分割技术，全场景理解在计算机视觉领域也至关重要。
澳鹏Appen·2023-10-19 19:28

kaggle新赛：UBC卵巢癌亚型分类和异常检测大赛【图像分类】

赛题名称：UBCOvarianCancerSubtypeClassificationandOutlierDetection(UBC-OCEAN)赛题链接：https://www.kaggle.com/competitions/UBC-OCEAN赛题背景卵巢癌是女性生殖系统最致命的癌症。目前，卵巢癌诊断依赖病理学家评估亚型。然而，这带来了几个挑战，包括观察者之间的分歧和诊断的可重复性。此外，医疗不发
深度之眼·2023-10-19 19:22

计算机视觉（CV）技术

图像分类：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。物体检测：包括物体检测、人脸识别等技术，用于识别图像中的目标。图像分割：包括语义分割、实例分割、全景分割等技术。自然语言处理：在
He_wc·2023-10-19 07:43

AI项目十七：ResNet50训练部署教程

一、Resnet50简介ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出，获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。
殷忆枫·2023-10-19 05:47

使用paddleX体验

PaddleX具有的功能涵盖了计算机视觉领域的众多方面，例如图像分类、目标检测、
Helloorld_1·2023-10-19 02:02

基于图神经网络的图像分类,遥感图像分析

遥感图像分类法图像分类是与图像信息提取和增强不同的遥感图像处理中另一重要的方面，与图像增强后仍需人为解译不同，它企图用计算机做出定量的决定来代替人为视觉判译步骤。因此，分类处理后输出的是一幅专题图像。
「已注销」·2023-10-18 08:48

计算机视觉及其图像处理操作

第一时间送达作者丨吃猫的鱼python@CSDN编辑丨3D视觉开发者社区目录content一、什么是计算机视觉二、图片处理基础操作图片处理：读入图像图片处理：显示图像图片处理：图像保存三、图像处理入门基础图像成像原理介绍图像分类四
小白学视觉·2023-10-18 07:14

CV Code | 本周新出计算机视觉开源代码汇总（南理SGE 和Intel的实时动作识别很吸引人）...

出自南理工的空域组增强（SGE）网络结构在图像分类和目标检测任务中均表现出一致的有效性，强烈推荐大家关注。Intel的实时动作识别看起来很吸引人，已经是达到工业应用级别的成果了！
我爱计算机视觉·2023-10-18 07:38

基于keras搭建CNN网络实现水质图像检测

视频讲解：基于卷积CNN、MLP、SVM的水质检测图像分类_哔哩哔哩_bilibili数据展示：完整代码：#加载函数库importnumpyasnpimportpandasaspdfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportitertools
程序员奇奇·2023-10-18 02:08

图片结构上的平移不变性以及”池化“操作的部分作用

以图像分类任务为例，如果我们有一张包含一只猫的图像，无论猫在图像中的位置如何变化（比如从左到右，或者从上到下），卷积神经网络的输出应该始终是“猫”这个类别。这就是平移不变性的体现。
李飞飞，·2023-10-18 01:24

vue.js 与传统库jquery开发思路的区别

众所周知最近几年前端发展非常的迅猛，除各种框架如：backbone、angular、reactjs外，还有模块化开发思想的实现库：sea.js、require.js、webpack以及前端上线部署集成工具如
种麦南山下·2023-10-17 20:07

变换器鲁棒性-6：Understanding Robustness of Transformers for Image Classification

https://arxiv.org/pdf/2103.14586.pdf理解用于图像分类的Transformers的鲁棒性深卷积神经网络（CNN）长期以来一直是计算机视觉任务的首选架构。
Valar_Morghulis·2023-10-17 16:47

使用pytorch实现图像分类

在PyTorch中实现图像分类通常需要以下步骤：准备数据：从图像文件或数据集中读取数据，并将它们转换为PyTorch张量(Tensor)。
Mn孟·2023-10-17 11:05

如何在Python中使用TensorFlow或PyTorch构建和训练CNN模型？

例如，如果你想构建一个图像分类模型，需要一个包含
Ai技术星球·2023-10-17 11:02

【光流法实现目标追踪：Python实战指南】

文章目录概要一、目标追踪概述二、光流法进行目标追踪小结概要在当今计算机视觉领域，图像处理被广泛应用于多个关键领域，包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和目标追踪。
落叶霜霜·2023-10-17 05:41

2.图像分类：数据驱动方法

图像分类的基本任务就是区分图片的种类，例如将狗，猫，火车，飞机等区分开来。在这之前我们需要将图片转换成一张巨大的数字表单，然后从所有种类中，给这个表单选定一个标签。
做只小考拉·2023-10-16 21:08

EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

CVPR2020V7Mon,27Jul2020引用量：243机构：Google贡献：1>提出了多尺度融合网络BiFPN2>对backbone、featurenetwork、box/classpredictionnetworkandresolution
低吟浅笑·2023-10-16 21:58

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P17 卷积神经网络CNN

一、CNN用于图像分类需要图片大小统一彩色图像分为RGB三层，展平后首尾相接值代表着颜色的强度图像识别中不需要全连接的，参数太多了观测1：通过判断多个小局部图像就能判断出图片标签感受野的定义简化1感受野可以重叠
QwQllly·2023-10-16 14:06

深度学习-图像处理

图片分类的粒度：类内方差与类间方差评判标准：top1准确率和top5准确率【CNN调参】图像分类算法优化技巧（实用性很高）-知乎(zhihu.com)调参经验：1.模型训练加速增大学习率，batchsize
LeslieJaywei·2023-10-16 01:20

2015-4-26分享的PDF

/pan.baidu.com/s/siOS传感器应用开发最佳实践_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1dDtSP2LNode应用程序构建使用MongoDB和Backbone_PDF
qq2011705918·2023-10-15 22:16

深度学习算法优化系列四 | 如何使用OpenVINO部署以Mobilenet做Backbone的YOLOv3模型？

前言因为最近在和计算棒打交道，自然存在一个模型转换问题，如果说YOLOv3或者YOLOV3-tiny怎么进一步压缩，我想大多数人都会想到将标准卷积改为深度可分离卷积结构？而当前很多人都是基于DarkNet框架训练目标检测模型，并且github也有开源一个Darknet转到OpenVINO推理框架的工具，地址见附录。而要说明的是，github上的开源工具只是支持了原生的YOLOv3和YOLOV3-t
GiantPandaCV·2023-10-15 20:06

【BML全功能AI开发平台初体验】两小时搞定图像分类全流程！

【BML全功能AI开发平台初体验】两小时搞定图像分类全流程！
七年期限·2023-10-15 19:48

YoloV8改进策略：SwiftFormer，全网首发，独家改进的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型，重构YoloV8

的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型》1、简介2、相关研究3、方法3.1、注意力模块概述3.2、高效的加性注意力3.3、SwiftFormer架构4、实验4.1、实现细节4.2、基线比较4.3、图像分类
静静AI学堂·2023-10-15 19:50

SwiftFormer：基于Transformer的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型

文章目录摘要1、简介2、相关研究3、方法3.1、注意力模块概述3.2、高效的加性注意力3.3、SwiftFormer架构4、实验4.1、实现细节4.2、基线比较4.3、图像分类4.4、目标检测和实例分割
静静AI学堂·2023-10-15 19:15

基于YOLOv5的车牌识别系统（YOLOv5+LPRNet）

YOLOv5网络结构图YOLOv5s的网络结构如图1所示，该结构分为四个部分输入端、Backbone（主干网络）、Neck网络和Prediction（输出端）。
txz2035·2023-10-15 19:39

轻量化Backbone | ShuffleNet+ViT结合让ViT也能有ShuffleNet轻量化的优秀能力

视觉Transformer（ViTs）在各种计算机视觉任务中表现出卓越的性能。然而，高计算复杂性阻碍了ViTs在内存和计算资源有限的设备上的适用性。尽管某些研究已经深入探讨了卷积层与自注意力机制的融合，以增强ViTs的效率，但在纯自注意力机制的基础上构建小型但有效的ViTs仍存在知识空白。此外，采用直接策略来减少大型但性能卓越的ViT中的特征通道往往会导致性能显著下降，尽管效率得到改善。为了解决这
xwz小王子·2023-10-15 15:05

Lift, Splat, Shoot图像BEV安装与模型详解

左侧6帧图像为不同的相机帧，右侧为BEV视角下的分割与路径规划结果1前言计算机视觉算法通常使用图像是作为输入并输出预测的结果，但是对结果所在的坐标系却并不关心，例如图像分类、图像分割、图像检测等任务中，
NNNNNathan·2023-10-15 15:36

深度学习之微调

在搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务时，首先，需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。
会的东西有点杂·2023-10-15 14:26

2019-08-17 深度学习简介

一简介与入门IMAGENET:图像分类比赛促进了深度学习卷积神经网络发展。
Enpleeeee·2023-10-15 12:08

图像分类经典网络架构

目录1、基本架构2、如何设计网络3、LeNet-54、AlexNet5、VGG-16/VGG-196、GoogLeNet7、Inceptionv3/v48、ResNetILSVRC9、preResNet10、ResNeXt11、随机深度12、DenseNet13、SENetILSVRC1、基本架构我们用conv代表卷积层、bn代表批量归一层、pool代表汇合层。最常见的网络结构顺序是conv->b
Q渡劫·2023-10-15 11:24

C# OpenVINO Cls 图像分类

效果耗时classid=brown_bear,score=0.86preprocesstime:0.00msinfertime:2.72mspostprocesstime:0.02msTotaltime:2.74ms项目代码usingOpenCvSharp;usingSdcb.OpenVINO;usingSdcb.OpenVINO.Natives;usingSystem;usingSystem.D
天天代码码天天·2023-10-14 15:49

opencv dnn模块 示例(18) 目标检测 object_detection 之 pp-yolo、pp-yolov2和pp-yolo tiny

文章目录1、PP-YOLO1.1、网络架构1.1.1、BackBone骨干网络1.1.2、DetectionNeck1.1.3、DetectionHead1.2、Tricks的选择1.2.1、更大的batchsize1.2.2
aworkholic·2023-10-14 02:28

目标检测算法(三)YOLOv5 SPPF层的前身SPP-NET精细分析和讲解并附源码地址

SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition)是一篇由KaimingHe、XiangyuZhang、ShaoqingRen和JianSun等人于2014年提出的论文，旨在提高深度卷积神经网络在图像分类和目标检测任务中的性能在传统的卷积神经网络中
Snu77·2023-10-14 02:46

anaconda虚拟环境的创建、删除与查看

1.查看编译环境使用win+R打开命令行窗口，输入"cmd“，进入操作界面2.查看当前python虚拟环境condainfo--env（*代表着你当前的编译所属环境）3.删除yolobackbone环境
不会写代码！！·2023-10-14 01:41

torch.hub.load报错urllib.error.HTTPError: HTTP Error 403: rate limit exceeded

在运行DINOv2的示例代码时，需要载入预训练的模型，比如：backbone_model=torch.hub.load(repo_or_dir="facebookresearch/dinov2",model
一个菜鸟的奋斗·2023-10-14 00:17

Pytorch卷积神经网络经典Backbone(骨干网络)——（VGG）

VGG网络架构：VGG16网络由13层卷积层+3层全连接层构成1.1改进：1.更小的卷积核，对比AlexNet，VGG网络使用的卷积核大小不超过33，这种结构相比于大卷积核有一个优点，就是两个33的卷积核堆叠对于原图提取特征的感受野（特征图一个像素融合了输入多少像素的信息决定了感受野的大小）相当于一个55的卷积核（如图），在同等感受野的条件下，两个33卷积之间加入激活函数，其非线性能力比单个5*5
梦在黎明破晓时啊·2023-10-13 16:32

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
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