图像分类backbone 第22页

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

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

Pytorch之MobileViT图像分类

文章目录前言一、Transformer存在的问题二、MobileViT1.MobileViT网络结构VisionTransformer结构MobileViT结构2.MV2(MobileNetv2block)3.MobileViTblockLocalrepresentationsTransformersasConvolutions(globalrepresentations)Fusion4.模型配置

风间琉璃•·2023-10-13 14:51

Pytorch 训练自己的图像分类网络

文章目录前言一、如何配置1.运行环境：2.准备数据集3.生成训练数据索引4.训练5.评估6.日志查看7.预测8.训练技巧和练丹总结前言本篇博客主要是讲述如何，训练自己的分类网络。使用的是Pytorch框架。所有代码是使用自己学习到的方法拼凑出来的。包含了我之前博客中提到的ResNet，MLP-Mixer，ConvNeXt，ConvMixer。网络博客链接ResNet链接MLP-Mixer链接Con

__不想写代码__·2023-10-13 14:19

Pytorch之ConvNeXt图像分类

文章目录前言一、ConvNeXt设计决策1.设计方案2.TrainingTechniques3.MacroDesignChangingstagecomputeratioChangestemto"Patchify"4.ResNeXt-ify5.InvertedBottleneck6.LargeKernelSize7.MicroDesign✨ReplacingReLUwithGELU✨Feweract

风间琉璃•·2023-10-13 14:16

使用adapter微调模型的简单教程

github.com/OpenGVLab/LLaMA-Adapter/tree/main/llama_adapter_v2_multimodal这个连接中有一个大模型微调的例子个人认为adapter只有在backbone

是尘埃呀！·2023-10-13 08:22

chapter 5 Cloud-Enabling Technology

原文：我的blog一.单选题（共10题,40.0分）1EstablishedanddeployedbyISPs,theInternet’slargestbackbone(主干)networksarestrategicallyinterconnectedbycore

举焰·2023-10-13 05:18

使用Python在Serverless架构下轻松实现图像分类和预测

在本文中，我们将探讨如何利用Python在Serverless环境中实现图像分类和预测的功能。图像分类是一项重要的人工智能任务，它可以将输入的图像分为不同的类别。

MsSequential·2023-10-13 01:55

计算机视觉最全专栏教程总结

GoAI·2023-10-12 21:04

Pytorch深度学习—FashionMNIST数据集训练

FashionMNIST数据集需求库导入、数据迭代器生成设备选择样例图片展示日志写入评估—计数器模型构建训练函数整体代码训练过程日志FashionMNIST数据集FashionMNIST（时尚MNIST）是一个用于图像分类的数据集

木叶清风666·2023-10-12 19:16

医学图像分类_体素科技：深钻小数据下的医学图像分割

自UNet的提出，卷积神经网络成为了医学影像分割的标配算法。近年来，随着更加先进的网络结构的陆续提出，医学影像分割的准确率被不断刷新。然而，网络结构的改进对算法性能的提升渐渐趋于饱和，医学影像分割的另一个问题——高质量标注数据集稀缺——成为了限制算法性能亟待解决的问题。在医学影像领域，图像数据和高质量的标注数据的获取都十分的昂贵，现有的医学影像数据集普遍存在着标注稀缺和弱标注这两个问题，严重限制了

weixin_39604189·2023-10-12 19:42

7-vue-1

谈谈你对MVVM的理解为什么要有这些模式，目的：职责划分、分层（将Model层、View层进行分类）借鉴后端思想，对于前端而已，就是如何将数据同步到页面上MVC模式代表：Backbone+underscore

loveX001·2023-10-12 15:53

TensorFlow学习：在web前端如何使用Keras 模型

前言在上篇文章TensorFlow学习：使用官方模型进行图像分类、使用自己的数据对模型进行微调中我们学习了如何使用官方模型，以及使用自己的数据微调模型。

无知的小菜鸡·2023-10-12 15:08

OpenCV实战（33）——OpenCV与深度学习的碰撞

深度学习和卷积神经网络2.使用深度学习进行人脸检测2.1SSD简介2.2使用SSD执行人脸检测3.完整代码小结系列链接0.前言深度学习是机器学习的一个子领域，基于传统的神经网络和卷积神经网络，在语音识别、文本识别和图像分类等领域能够获得接近甚至超越人类水平的准确率

盼小辉丶·2023-10-12 13:23

深度学习基础知识给模型的不同层设置不同学习率

深度学习基础知识给模型的不同层设置不同学习率1、使用预训练模型时，可能需要将2、学习率设置方式：1、使用预训练模型时，可能需要将（1）预训练好的backbone的参数学习率设置为较小值，（2）backbone

郭庆汝·2023-10-12 12:27

Pytorvh之Vision Transformer图像分类

文章目录前言一、Transformer1.Transformer概览2.Self-Attention3.Multi-headAttention4.Position-wiseFeed-ForwardNetworks(位置前馈网络)5.残差连接和层归一化6.PositionalEncodings(位置编码)二、VisionTransformer1.VisionTransformer概览2.Embedd

风间琉璃•·2023-10-12 08:02

Pytorch之EfficientNetv1图像分类

compoundscalingmethed（模型复合缩放方法）3.MBConv结构4.网络结构二、EfficientNetV1网络实现1.构建EfficientNetV1网络2.训练和测试模型三、实现图像分类结束语个人主页

风间琉璃•·2023-10-12 08:31

Pytorch之SwinTransformer图像分类

文章目录前言一、SwinTransformer1.SwinTransformer概览2.PatchPartition3.PatchMerging4.W-MSA5.SW-MSA(滑动窗口多头注意力机制)6.RelativePositionbias(相对位置偏移)7.网络结构SwinTransformerBlockArchitecture二、网络实现1.构建EfficientNetV2网络2.训练和测

风间琉璃•·2023-10-12 08:59

A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 2019 ——图神经网络综述

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.00596.pdf摘要深度学习近年来彻底改变了许多机器学习任务，从图像分类和视频处理到语音识别和自然语言理解。

冉芽·2023-10-12 07:08

opencv python 深度学习垃圾图像分类系统计算机竞赛

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·2023-10-12 06:32

python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法

普通数码相机记录了红、绿、蓝三种波长的光，多光谱成像技术除了记录这三种波长光之外，还可以记录其他波长（例如：近红外、热红外等）光的信息。与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比，中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取，例如：landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等，这些海量的长时间对地观测数据，蕴藏着丰富的信息。随着无人机行业的快速发展，无人机作为一种低成

思考的小猴子·2023-10-12 06:30

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像，涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法，以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术

第三章高光谱机器学习技术（python）第四章典型案例操作实践更多推荐Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取基于python多光谱遥感数据处理、图像分类

小艳加油·2023-10-12 06:29

python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用