图像分类backbone 第22页

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

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

PhyliciaFelicia·2023-10-12 06:41

“Python+”集成技术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-参数回归等12个专题

目录第一章高光谱数据处理基础第二章高光谱开发基础（Python）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应用本教程提供一套基于Python编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例。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

WangYan2022·2023-10-12 05:36

提高模型泛化能力的几大方法

对于图像分类任务，让我们以Swin-Transformer中使用到的trick为例，简单梳理一下目前深度学习中常用的一些trick：1.StochasticDepth这一方法最

牛奶还是纯的好·2023-10-11 22:53

实验5 卷积神经网络实验

实验目的1、掌握PyTorch的基本使用；2、掌握PyTorch的卷积神经网络；3、掌握PyTorch的图像分类训练流程；三、实验内容实验步骤importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES

ustcthebest·2023-10-11 17:57

深度学习中的图像分割：方法和应用、特点

如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。许多计算机视觉任务需要对图像进行智能分割，以理解图像中的内容，并使每个部分的分析更加容易。

数据派THU·2023-10-11 11:02

深度学习在机器视觉中的应用与优势

以下是深度学习在机器视觉中的一些应用和优势：图像分类：深度学习模型如卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色。它们可以自动学习和提取图像中的特征，从而在识别和分类图像时表现出色。

matlabgoodboy·2023-10-11 11:28

计算机竞赛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

Mr.D学长·2023-10-11 09:38

深度学习基础知识总结

目录背景深度学习/机器学习/人工智能，计算机视觉/机器视觉/图像处理...的关系监督学习、无监督学习、半监督学习图像分类、目标检测、语义分割、实例分割基础知识激活函数激活函数的作用激活函数一般是非线性的常见的激活函数训练集

ThreeS_tones·2023-10-11 08:02

All are Worth Words : A ViT Backbone for Diffusion Models

AllareWorthWords:AViTBackboneforDiffusionModels—CVPR2023论文地址：https://arxiv.org/abs/2209.12152项目地址：https

通街市密人有·2023-10-11 04:08

【CVPR 2023】 All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Models

AllareWorthWords:AViTBackboneforDiffusionModels,CVPR2023论文：https://arxiv.org/abs/2209.12152代码：https:/

m0_61899108·2023-10-11 04:03

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

前言上一篇文章TensorFlow案例学习：对服装图像进行分类中我们跟随官方文档学习了如何进行预处理数据、构建模型、训练模型等。但是对于像我这样的业余玩家来说训练一个模型是非常困难的。所以为什么我们不站在巨人的肩膀上，使用已经训练好了的成熟模型呢？这篇文章简单介绍如何使用成熟的模型使用成熟模型使用下载模型官方为我们提供了适合TensorFlow的模型下载网站：TensorFlowHub（需要科学上

无知的小菜鸡·2023-10-11 04:51

残差网络ResNet代码解读

xieyan0811·2023-10-11 02:46

CasA：用于点云 3D 目标检测的级联注意力网络

RPN使用3-Dbackbone网络将体素编码为3-D特征volumes。然后采用二维检测头来生成区域

飞大圣·2023-10-10 22:11

Pytorch之EfficientNetV2图像分类

文章目录前言一、EfficientNetV21.网络简介2.EfficientNetV1弊端训练图像的尺寸很大时，训练速度非常慢在网络浅层中使用Depthwiseconvolutions速度会很慢同等的放大每个stage是次优的3.NASSearch4.ProgressiveLearning渐进学习策略5.EfficientNetV2网络框架二、网络实现1.构建EfficientNetV2网络2.

风间琉璃•·2023-10-10 22:39

利用Python+opencv+TensorFlow框架打造一个试卷批改系统

先说我们是如何训练模型的，对于一般的图像分类问题，利用卷积神经网络是一个不错的选择，卷积神经网络在图像分类的应用十分广泛，具体代码如下：importtenso

淼淼1111·2023-10-10 20:04

gromacs PCA 做自由能景观图

73https://www.zhihu.com/question/19895566跑完动力学后蛋白比对gmxtrjconv-fmd.xtc-smd.tpr-fitrot+trans-omdfit.xtc选择backbone

xiaolan39·2023-10-10 19:46

【自动驾驶】PETR/PETRv2/StreamPETR论文分析

1.PETRPETR网络结构如下，主要包括image-backbone,3DCoordinatesGenerator,3DPositionEncoder,transformerDecoder1.1ImagesBackbone

AI小白龙·2023-10-10 18:29

【论文解读】文本分类上分利器:Bert微调trick大全

复旦大学邱锡鹏老师课题组实验代码：https://github.com/xuyige/BERT4doc-Classification前言大家现在打比赛对预训练模型非常喜爱，基本上作为NLP比赛基线首选（图像分类也有预训练模型

致Great·2023-10-10 10:56

深度学习案例分享 | 手写数字识别 - PyTorch 实现

MNIST是图像分类中使用最广泛的数据

程序员学长·2023-10-10 05:10

百度飞浆ResNet50大模型微调实现十二种猫图像分类

12种猫分类比赛传送门要求很简单，给train和test集，训练模型实现图像分类。这里使用的是残差连接模型，这个平台有预训练好的模型，可以直接拿来主义。

装B且挨揍の·2023-10-10 03:34

【深度学习实验】卷积神经网络（八）：使用深度残差神经网络ResNet完成图片多分类任务

一、实验介绍本实验实现了实现深度残差神经网络ResNet，并基于此完成图像分类任务。残差网络（ResNet）是一种深度神经网络架构，用于解决深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

QomolangmaH·2023-10-10 00:18

mmdetection组件构成与注册表分析

将一般的目标检测算法分成了几个不同的模块,在使用时只需要在配置文件中声明各个模块使用的组件名称和参数,就可以像搭建积木一样搭建一个完整的目标检测模型;基本组件mmdetection的组件大多数以类的形式定义:BACKBONES

寒夏凉秋·2023-10-09 20:35

图像语义分割 FCN图像分割网络详解

图像语义分割FCN图像分割网络详解0、介绍1、VGG16网络结构2、转置卷积3、FCN-32S、FCN-16S，FCN-8S网络结构4、损失函数5、膨胀卷积6、FCN(Backbone-ResNet-50

郭庆汝·2023-10-09 16:38

论“输入”与“输出”，还有“关系”

1、对整体任务而言，就是输入和最终的任务输出，比如图像分类的结果、定位的位置估计结果、房价预测值、经济增长预测值等等2、对于大量的输入，如何能走到“输出”？真正与输入之间的关系是什么？

xw555666·2023-10-09 15:46

云计算：常用系统前端与后端框架

angular.Js(模型，scope作用域，controller,依赖注入，MVVM):前端MVC.require.JS:AMD,commonJSSeajs:CMD，commonJSVUE.JS:MVVMbackbone.JS

cronaldo91·2023-10-09 14:00

基于Stable Diffusion的图像合成数据集

在论文“评估使用稳定扩散生成的合成图像数据集”中，我们使用“稳定扩散”模型来研究哪些对象和类型表现得如此逼真，以便后续图像分类正确地分配它们。这使我们能够根据现实表现对模型进行评估。

新缸中之脑·2023-10-09 13:22

卷积神经网络(CNN)实现服装图像分类

活动地址：CSDN21天学习挑战赛在上一个案例中没有讲到什么是卷积神经网络，接下来介绍一下什么是卷积？卷积神经网络（CNN），一般用来处理图像数据和时间序列数据。其中“卷积”是一种数学运算，一种特色的线性运算，至少在网络的一层中使用卷积运算替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。含义：当你提供给计算机这一组数据后，他将输出描述该图像的某一特定分类的概率（比如：80%是猫、15%是狗、5%是年）。我们人类

猿童学·2023-10-09 13:31

华为ICT——第三章图像处理基本任务

目录1：数字图像处理的层次：（处理-分析-理解）顺序不能错：2：图像处理（图像处理过程）：3：图像分析（特征提取）：4：图像理解（识别）：5：图像分类（核心问题）：6：目标检测（目标位置的输出一般使用（

希斯奎·2023-10-09 13:59

【神经网络】(2) 网络优化，案例：服装图像分类，附python完整代码

各位同学好，今天和大家分享以下TensorFlow2.0深度学习中对神经网络的优化方法，包括动量、学习率、dropout、交叉验证、正则化。本节使用数学公式对网络进行优化，增加网络的灵活性。以下代码按顺序组合在一起就是完整代码，没有缺失，可以直接运行。1.数据导入导入系统自带的服装数据集，查看数据集的相关信息。importtensorflowastffromtensorflowimportkera

立Sir·2023-10-09 13:57

Spherical Transformer for LiDAR-based 3D Recognition训练环境配置

4，backbone（主干网络）大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，共后面的网络使用。5，PRN（RegionProposalNetwork，区域生成网络），通俗讲是“

东-115·2023-10-08 20:03

今年较火的扩散模型Diffusion Model

例如，在图像分类任务中，为了增强模型的鲁棒性，可以给输入图片添加高

码上有前·2023-10-08 18:46

图像分类数据集划分（创建ImageNet格式的数据集）

原始数据文件夹如下：├──data├──0类别1├──1类别2制作数据集格式如下所示：├──datasets├──meta│├──test.txt#测试数据集的标注文件│├──train.txt#训练数据集的标注文件│└──val.txt#验证数据集的标注文件├──train│├──0│├──1│├──test│├──0│├──1│└──val│├──0│├──1划分数据集比例，训练集：验证集：测

Make_magic·2023-10-08 17:00

人工神经网络技术及应用,人工神经网络的优势

人工神经网络的应用在语音识别、计算机视觉、机器人学习、语言翻译等领域，均战胜传统的机器学习方法，甚至在人脸验证、图像分类上还超过人类的识别能力。

「已注销」·2023-10-08 16:41

Plant Seedlings Classification

本教程作为一个植物幼苗分类的实践教程，有助于对图像分类整个实践过程有个清晰明了认识，加强研究实际图像问题的能力：1.所用环境：tensorflow为后端的keras作为基本框架（pipinstallkeras

chen_sheng·2023-10-08 15:03

使用Resnet进行图像分类训练

本文仅给出最基础的baseline进行图像分类训练，后续可在此代码基础上对模型结构进行修改。

羊羊猪·2023-10-08 13:51

Vue中如何进行图像识别与人脸对比（如百度AI、腾讯AI）

它们可以用于各种用途，如人脸识别门禁系统、图像分类和验证等。百度AI和腾讯AI是两个流行的人工智能平台，它们提供了强大的图像识别和人脸对比API。

stormjun·2023-10-08 12:55

基于YOLOv5的工地安全帽、口罩检测系统

目录1，YOLOv5模型原理介绍1.1输入侧1.1.1数据增强1.1.2自适应锚框计算1.1.3自适应图片缩放1.2Backbone1.3Neck1.4输出端2，基于YOLOv5的工地安全帽、口罩检测系统实现流程

txz2035·2023-10-08 07:32

【论文笔记】—深度残差网络—ResNet—2015-CVPR

ResNet获得2015年ImageNet图像分类、定位、目标检测竞赛冠军，MSCOCO目标检测、图像分割冠军。并在ImageNet图像分类性能上超过人类水平。

chaiky·2023-10-08 00:38

深度学习论文翻译 -- Inception-v4，Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning

其中，Inception结构在图像分类中表现优秀，并且计算代价很低。

X_Imagine·2023-10-08 00:07

【YOWO代码解析】

文章目录1.backbones_2d&backbones_3d2.cfg（config）2.1ava.yaml（jhmdb.yaml、ucf24.yaml）2.2ava_categories_count.json

三木今天学习了嘛·2023-10-07 11:30

使用 Python 和 TensorFlow 创建一个神经网络

卷积神经网络(CNN)是一种特殊类型的人工神经网络，可以解决计算机视觉(CV)问题，例如图像分类、对象检测和一般识别。CNN的主要构建块是卷积层。

wouderw·2023-10-07 07:45

【课程笔记】深度学习网络 - 1 - AlexNet

【前注】本文记载的课程笔记来源于：B站up主霹雳啪啦-图像分类课程目录〇、AlexNet理论与背景1、AlexNet在当时具有的几个优越性2、AlexNet的提出对深度学习领域产生的重大影响3、后续改进方案

牛顿第八定律·2023-10-07 07:30

【图像分类】卷积神经网络之AlexNet网络模型结构详解

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。1.前言LeNet5网络模型提出之后，卷积神经网络在很长一段时间都没有长足的发展，主要有以下两个原因：1.1训练数据的缺失包含许多特征的深度模型需要大量的有标签的数据才能表现得比其他经典方法更好。限于早期计算机有限的存储和90年代有限的研究预算，大部分

机器不学习我学习·2023-10-07 07:00

卷积网络的发展历史-AlexNet

在图像分类领域不得不提的就是ImageNet大规模视觉挑战赛(ILSVRC)，它被称为深度学习在图像分类任务研究方面进展的标杆。

会的东西有点杂·2023-10-07 07:59

3_使用传统CNN网络训练图像分类模型

使用传统CNN网络训练图像分类模型1.MNIST首先，定义一下超参数等importtorch#datasetinput_shape=28num_classes=10#hyperbatch_size=64num_epochs

HDU_Ang·2023-10-07 02:52

PyTorch入门之【AlexNet】

spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=98d31d5c9db8c0021988f2c2c25a9620AlexNet是一个经典的卷积神经网络模型，用于图像分类任务。

辉小歌·2023-10-06 23:08

Google Earth Engine（GEE）——监督分类案例分析

监督分类又称训练场地法、训练分类法，是以建立统计识别函数为理论基础、依据典型样本训练方法进行分类的技术，即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类

此星光明·2023-10-06 22:39

目标检测算法改进系列之Backbone替换为RIFormer

原文地址：RIFormer:KeepYourVisionBackboneEffectiveButRemovingTokenMixer基于此，本文基于重参数机制

我悟了-·2023-10-06 21:09

目标检测算法改进系列之Backbone替换为Swin Transformer

HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows》作为2021ICCV最佳论文，屠榜了各大CV任务，性能优于DeiT、ViT和EfficientNet等主干网络，已经替代经典的CNN架构，成为了计算机视觉领域通用的backbone

我悟了-·2023-10-06 21:08

Pytorch之shuffleNet图像分类

个人主页:风间琉璃版权:本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦前言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。它是一种轻量级卷积神经网络架构，旨在在计算资源有限的情况下实现高效的模型推理。它是专门为计算能力有限的移动平台设计

风间琉璃•·2023-10-06 15:28

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