图像分类backbone

LLM之LangChain（七）| 使用LangChain，LangSmith实现Prompt工程ToT

如下图所示，LLM仍然是自治代理的backbone，可以通过给LLM增加以下模块来增强LLM功能:PrompterAgentCheckerModuleMemorymoduleToTcontroller当解决具体问题时
wshzd·2024-02-11 06:01

cs231n_深度之眼第二次作业

图像分类数据和label分别是什么？图像分类存在的问题与挑战？
Jie_Cheney·2024-02-11 05:00

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例1（ANN相关概念与计算）

（1）神经网络：英文全称ArtificialNeuralNetwork，简称为ANN。神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的人工智能模型。它由多个神经元（也称节点、单元）组成，每个神经元通过计算输入和权重的线性组合，并经过激活函数的非线性转换来产生输出。神经网络可以通过调整权重和偏置来学习输入数据的特征和模式。以下是神经网络中的一些重要概念和组成部分：[1]输入层：接受原始数据输入，将数据传递给
是lethe先生·2024-02-11 04:50

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例2（CNN相关原理概念与计算）

（2）卷积神经网络：英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN是一种常用于图像分类的深度学习模型，其主要特点是包含了卷积层和池化层，能够提取图像的局部特征。
是lethe先生·2024-02-11 04:50

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例3（CNN相关补充，附详细举例代码1）

【1】激活函数（ActivationFunction）：在深度学习（CNN）中，激活函数用于引入非线性性质，帮助模型学习复杂的关系。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。（1）ReLU激活函数：ReLU函数将负输入值变为零，保留正输入值不变。公式为（2）Sigmoid激活函数：Sigmoid函数将任意实数映射到0到1之间。公式为（3）Tanh激活函数：Tanh函数将任意实数映射到-
是lethe先生·2024-02-11 04:50

基于图像掩膜和深度学习的花生豆分拣（附源码）

目录项目介绍图像分类网络构建处理花生豆图片完成预测项目介绍这是一个使用图像掩膜技术和深度学习技术实现的一个花生豆分拣系统我们有大量的花生豆图片，并以及打好了标签，可以看一下目录结构和几张具体的图片同时我们也有几张大的图片
橘柚jvyou·2024-02-10 09:07

kaggle实战语义分割-Car segmentation（附源码）

语义分割是将图片中每个部分根据其语义分割出来，其相比于图像分类的不同点是，图像分类是对一张图片进行分类，而语义分割是对图像中的每个像素点进行分类。
橘柚jvyou·2024-02-10 09:07

kaggle实战图像分类-Intel Image Classification（附源码）

目录前言数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解一个使用pytorch这个深度学习框架完成一个kaggle上的图像分类任务。
橘柚jvyou·2024-02-10 09:37

大模型实践笔记（2）——Clip改进：通过文本检索视频帧

目录超参数设置配置LLM-clip的backbone文本编码抽取视频帧并编码视频帧匹配保存结果帧工程流全是干货超参数设置#超参数设置PARAMS={"clip_model":"openai/clip-vit-base-patch32
不会写代码！！·2024-02-10 07:46

深度学习入门笔记（八）可以不断思考的模型：RNN与LSTM

8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接，模型的输入数据之间是没有关联的，比如图像分类，每次输入的图片与图片之间就没有任何关系，上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。
zhanghui_cuc·2024-02-09 08:56

YOLOv8相关知识

YOLOv8可以干点啥图像分类；物体检测；图像分割；姿势识别；计算机视觉经典任务经典框架经典数据集注意：训练的时候用训练集，并且每训练一会使用验证集来验证一下训练到什么程度了，需不需要调参数或者停止，在训练的时候同时使用训练集和验证集
Array902·2024-02-09 07:38

ODOO--OWL简介

如果您熟悉其他前端框架，如React、Vue、Angular、Backbone等，那么您将很快了解OWL。它遵循许多相同的模式和想法。
姜振建 15954039008·2024-02-09 07:33

YOLOv8算法改进【NO.91】引入RCS-YOLO算法模块

具体有需求的同学可以私信我沟通：第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接将Backbone替换掉，理由是这种改进如果有效果，那么改进点就很值得写
人工智能算法研究院·2024-02-09 06:35

使用深度学习对视频进行分类

目录加载预训练卷积网络加载数据将帧转换为特征向量准备训练数据创建LSTM网络指定训练选项训练LSTM网络组合视频分类网络使用新数据进行分类辅助函数此示例说明如何通过将预训练图像分类模型和LSTM网络相结合来创建视频分类网络
jk_101·2024-02-09 03:03

图像搜索和分类

图像分类图像分类算法类似，提取关键特征，以机器学习方法进行分类
顽皮的石头7788121·2024-02-09 03:01

深度学习知识点汇总-目标检测（1）

backbone部分RPN，这里使用ResNet。head部分R-FCN，使用全连接网络。其中ResNet-101+R-FCN的方法在PASCALVOC2007测试数据集的mmAP达到83.6%。
深度学习模型优化·2024-02-09 02:51

MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集

MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集文章目录引言MNIST数据集介绍基于Pytorch下载MNIST数据集并可视化使用MNIST数据集进行图像分类任务MNIST数据集的局限性分析小结结尾引言在深度学习的领域中
高斯小哥·2024-02-08 12:44

CLIP 对比预训练 + 文字图像相似度：离奇调查，如何训练视觉大模型？

对比预训练图像编码器文本编码器最大的亮点：zero-shot图像分类总结CLIP论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdfCLIP=对比学习+预训练+文字图像相似度
Debroon·2024-02-08 11:05

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（4）CV的六大场景

分别是：图像分类、图像重建、目标检测、图像搜索、图像分割、目标动向监测。
giszz·2024-02-08 11:18

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（5）图像分类

CV的重要应用场景之一，就是图像分类。图像分类是根据不同的语义信息区分图像，图像作为输入，分为不同的类。主要使用的方法是深度学习和神经网络。
giszz·2024-02-08 11:18

使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来

转载哦~https://blog.csdn.net/binbigdata/article/details/80029681介绍硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的，代码写到一半，上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了
要去坐飞船·2024-02-08 09:51

Vim实战：使用 Vim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：Vim实战：使用Vim实现图像分类任务
静静AI学堂·2024-02-08 07:34

YOLOv8 : 网络结构

一.YOLOv8网络结构1.BackboneYOLOv8的Backbone同样参考了CSPDarkNet-53网络，我们可以称之为CSPDarkNet结构吧，与YOLOv5不同的是，YOLOv8使用C2f
赛先生.AI·2024-02-08 03:10

Vision Transformer（VIT）

VisionTransformer（VIT）VisionTransformer（ViT）是一种新兴的图像分类模型，它使用了类似于自然语言处理中的Transformer的结构来处理图像。
宫本文藏·2024-02-08 03:09

Vim实战：使用Vim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项目结构编译安装Vim环境环境安装过程安装库文件计算mean和std生成数据集摘要论文：https://arxiv.org/pdf/2401.09417v1.pdf翻译：近年来，随着深度学习的发展，视觉模型在许多任务中取得了显著的成功。然而，随着模型规模和复杂度的增加，计算和内存的消耗也急剧增长。这限制了模型在资源有限的环境中的使
静静AI学堂·2024-02-07 19:37

【计算机视觉】目标检测 |滑动窗口算法、YOLO、RCNN系列算法

在图像分类的基础上(Imageclassification)的基础上，除了判断图像中的物体类别是什么，还需要给出其在图像中的位置，我们成为分类和定位的问题（Classificationandlocalizatio
Yaoyao2024·2024-02-07 18:08

模型压缩开源项目：阿里-tinyNAS/微软NNI/华为-vega

文章目录阿里-TinyNAS使用流程步骤一：搜索模型结构步骤二：导出模型结果步骤三：使用搜索的模型结构图像分类任务目标检测任务华为-vega简介定位优点缺点微软NNI简介定位优点缺点阿里-TinyNAShttps
清风2022·2024-02-07 10:35

【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer

浅谈计算机视觉中的Transformer摘要：1.Transformer网络结构2.计算机视觉中的Transformer2.1图像分类2.2目标检测3.典型实验典型实验详解：实验目的：实验设置：数据集：
沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

点云transformer算法: FlatFormer 论文阅读笔记

github.com/mit-han-lab/flatformer论文：https://arxiv.org/abs/2301.08739[FlatFormer.pdf]Flatformer是对点云检测中的backbone3d
zhaoyqcsdn·2024-02-07 02:49

深度学习的进展

深度学习近年来的进展在各个领域均展现出非凡的实力，以下将进一步详述几个关键领域的具体突破和应用：1.计算机视觉图像分类与识别：随着深度卷积神经网络的发展，如AlexNet、VGG、Inception系列
李建军·2024-02-07 01:20

最新模型VMamba：颠覆视觉Transformer，下一代主流Backbone？

论文标题：VMamba:VisualStateSpaceModel论文作者：YueLiu,YunjieTian,YuzhongZhao,HongtianYu,LingxiXie,YaoweiWang,QixiangYe,YunfanLiu1.摘要卷积神经网络（CNN）与视觉Transformer（ViT）是目前最流行的两种视觉表征基础模型。CNN在线性复杂度下，具有惊人的可扩展性。ViTs在性能方
深蓝学院·2024-02-06 21:39

PyTorch（超详细）部署与激活 举起Python火炬，点亮智慧人生【Windows版】

PyTorch可以用于以下领域：计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。自然语言处理：机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。语音处理：语音识别、语音合成、说话人识别等。生
心安成长·2024-02-06 14:04

目标检测：3采用YOLOv8 API训练自己的模型

它被构建为用于训练对象检测、实例分割和图像分类模型的统一框架。2.如何使用YOLOv8？要充分发挥YOLOv8的潜力，需要从存储库和ultralytics包中安装要求。要安装要
proing·2024-02-06 07:38

Transformer实战-系列教程7：SwinTransformer 算法原理 1

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、SwinTransformerSwinTransformer可以看作为一个backbone
机器学习杨卓越·2024-02-06 05:12

目标检测及相关算法介绍

与图像分类任务不同，目标检测不仅需要识别出图像中的对象，还需要确定这些对象在图像中的准确位置，同时通过矩形边界框（BoundingBox）来表示。
ITSSec吴中生·2024-02-05 12:06

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战

这使得它在许多领域中具有广泛的应用，如人脸识别、物体检测和图像分类等。自动化和效率：CV技术可以实现图像和视频的自动分析和处理，减少了人力资源的需求，并提高了工作效率。
做一个AC梦·2024-02-05 03:24

【DeepLearning-10】yolo.py文件关键代码parse_model(d, ch)函数

函数中fori,(f,n,m,args)inenumerate(d['backbone']+d['head']):#from,number,module,args这一部分对应yolo.yaml文件
风筝超冷·2024-02-05 02:56

Q-Bench：一种用于低级别视觉通用基础模型的基准测试

虽然多模态大模型的这些能力已经在多个视觉语言任务中得到了探索和验证，例如图像字幕、视觉问题回答、跨模态关联，以及传统的视觉任务，如图像分类或分割，但大多数关注点都集中在对视觉内容的高级感知和理解上
AI算法-图哥·2024-02-05 01:56

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

目录开题指导建议更多精选选题选题指导最后基于机器学习的手写数字识别系统设计基于深度学习的图像分类算法研究基于卷积神经网络的人脸识别系统设计基于自然语言处理的情感分析算
HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读

yolov5s.yaml文件解读YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言二、我的环境三、yolov5s.yaml源文件内容四、Parameters五、anchors配置六、backbone
Prime's Blog·2024-02-04 11:01

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

LeNet是一种经典的CNN结构，被广泛应用于基础的图像分类任务。
两只程序猿·2024-02-04 10:11

vit细粒度图像分类（九）RAMS-Trans学习笔记

1.摘要在细粒度图像识别(FGIR)中，区域注意力的定位和放大是一个重要因素，基于卷积神经网络(cnn)的方法对此进行了大量探索。近年来发展起来的视觉变压器(ViT)在计算机视觉任务中取得了可喜的成果。与cnn相比，图像序列化是一种全新的方式。然而，ViT的感受野大小有限，由于其patch的大小固定，缺乏像cnn那样的局部关注，并且无法生成多尺度特征来学习判别区域关注。为了便于在没有框/部分注释的
无妄无望·2024-02-04 09:01

vit细粒度图像分类（十）TransFG学习笔记

1.摘要细粒度视觉分类(FGVC)是一项非常具有挑战性的任务，它旨在从子类别中识别对象，这是由于类间固有的微妙差异。现有的大部分工作主要是通过重用骨干网络提取检测到的判别区域的特征来解决这一问题。然而，这种策略不可避免地使管道变得复杂，并将建议的区域推到包含对象的大多数部分，从而无法定位真正重要的部分。近年来，视觉变压器(visiontransformer,ViT)在传统的分类任务中表现出了强大的
无妄无望·2024-02-04 09:59

CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型

1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的
是Dream呀·2024-02-04 08:20

论文解读：DeepBDC小样本图像分类

JointDistributionMatters:DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassification摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例，所以few-shot分类是一个具有挑战性的问题。解决这一挑战的有效研究路线之一是专注于学习由查询图像和某些类别的少数支持图像之间的相似性度量驱动的深度表示。统计上，这相当于测量图像特征的依赖性，被视为
十有久诚·2024-02-04 01:19

论文解读：DeepEMD小样本图像分类

创新点引入EMD距离度量方式，通过寻找各个图块之间的最佳匹配方式来计算距离知识准备：陆地移动距离（EarthMover’sDistance，EMD）假设有一系列的货源地S={|i=1,...,m}和一系列的目的地D={|j=1,...,k}，si和dj分别表示货源地i的货物供应量(me：问题中只有一种货源，只不过每个货源地拥有不同的数量)和目的地j的需求量，cij表示两地之间的单位运输成本，xij
十有久诚·2024-02-04 01:49

En-Compactness:Self-Distillation Embedding&Contrastive Generation forGeneralized Zero-Shot Learning

1.引言基于大量标记数据的图像分类任务[6,16,23]由于深度学习的进步取得了巨大的进展[13,21,55]。
computer_vision_chen·2024-02-03 22:27

目标检测任务的调研与概述

2目标检测的进阶知识：2.1经典的backbone：2.2目标检测器-传统的检测方法2.3目标检测器-两阶段的检测方法：2.3.1R-CNN开山之作2.3.2SPP-Net2.3.
Alexa2077·2024-02-03 16:56

Fashion MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集

FashionMNIST数据集简介FashionMNIST数据集的类别说明FashionMNIST数据集图片示例基于PyTorch下载FashionMNIST数据集使用FashionMNIST数据集进行图像分类任务小结结尾引言
高斯小哥·2024-02-03 13:56

深度学习之图像分类

深度学习对于图像分类来说已经斩获了显著的成果，无论是识别日常生活中的物体还是识别疾病肺部CT扫描中的异常病变，深度学习在图像分类中的应用都已经相当广泛。
kadog·2024-02-03 01:11
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