图像分类backbone

深入理解多层感知机（MLP）：原理与代码解析

MLP在各种任务中表现出色，如图像分类、文本分类、预测和回归等。1.MLP的原理1.1结构MLP由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收输入数据，隐藏层通过学习特征表示，
旧言.·2023-06-15 09:37

VanillaNet实战：使用VanillaNet实现图像分类

文章目录摘要安装包安装timm安装grad-cam数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集摘要论文翻译：https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/131057152官方源码：https://github.com/huawei-noah/VanillaNetVanillaNet是华为在2023年发布的一种极
AI浩·2023-06-15 07:08

解析labelme标注数据，快速转化为可用的json格式数据

Labelme是一个开源的图像标注工具，主要用于图像分类、边界框检测、分割等任务。它使用json格式存储标注信息，并且支持多种标注形式
NoABug·2023-06-15 04:37

使用Paddle进行图像分类教程

最近学习简单研究了一下python机器学习相关知识，写一个博客也是对自己近期学习的总结吧，内容比较浅显大佬勿喷在本教程中，我们将使用PaddlePaddle框架进行图像分类。
·2023-06-14 18:48

人工智能数学基础

微积分第三章监督学习1.1无监督学习1.2半监督学习1.3增强学习第四章深度学习1.1神经网络的基本原理1.2深度学习的算法和应用第五章自然语言处理1.1语言模型1.2文本分类1.3信息检索第六章计算机视觉1.1图像分类
Kali与编程～·2023-06-14 15:30

图像预训练模型的起源解说和使用示例

ImageNet预训练模型迁移学习（热门话题）使用预训练模型识别未知图像PyTorchImageNet的起源在2000年代初期，大多数AI研究人员都专注于图像分类问题的模型算法，但缺乏数据样本，研究人员
·2023-06-14 10:21

[读论文][backbone]Knowledge Diffusion for Distillation

摘要Therepresentationgapbetweenteacherandstudentisanemergingtopicinknowledgedistillation(KD).Toreducethegapandimprovetheperformance,currentmethodsoftenresorttocomplicatedtrainingschemes,lossfunctions,an
计算机视觉-Archer·2023-06-14 03:14

轻松搭建图像分类 AI 服务

人工智能技术（以下称AI）是人类优秀的发现和创造之一，它代表着至少几十年的未来。在传统的编程中，工程师将自己的想法和业务变成代码，计算机会根据代码设定的逻辑运行。与之不同的是，AI使计算机有了「属于自己的思想」，它就像生物一样，能够「看」、「听」、「说」、「动」、「理解」、「分辨」和「思考」。AI在图像识别和文本处理方面的效果尤为突出，且已经应用到人类的生活中，例如人脸识别、对话、车牌识别、城市智
·2023-06-13 23:45

原型part学习NeurIPS2019

当我们面临具有挑战性的图像分类任务时，我们希望通过分解part来解释推理。每一类别的更多原型证据有助于做出最终分类决策。
tzc_fly·2023-06-13 19:33

小程序开发笔记

不同于Vue自动追踪数据变化，小程序更像backbone需要开发者主动告之。WXSS尺寸单位rpx在网页开发中使用过lib-flex(可伸缩布局方案)，看到这个单位真是很惊喜。
·2023-06-13 19:13

paddleseg模型解说——fcn

#模型信息model:#模型的类型FCNtype:FCN#使用的主干网络为HRNetbackbone:type:HRNet_W18#主干网络的预训练模型的下载地址。
weightOneMillion·2023-06-13 16:29

基于TensorFlow图像分类实现

train.py训练集图片文件名称中存在类型即可。根据需分类类型修改#训练集生成和#测试集生成代码块中的读取方式。importosimportnumpyasnpimporttensorflowastffromnetworkimportNetworkfromdatageneratorimportImageDataGeneratorfromdatetimeimportdatetimeimportglo
gnocuohz·2023-06-13 14:52

mmsegmentation修仙之路-bug篇（3）

解决的方法就是不需要在模型的backbone添加‘norm_cfg’。Attr
石头变钻石？·2023-06-13 13:23

【基于PyTorch实现经典网络架构的花卉图像分类模型】

基于PyTorch实现经典网络架构的花卉图像分类模型，看完秒懂！
星未漾~·2023-06-13 06:12

卷积神经网络（CNN）原理与应用

CNN是深度学习领域中最常用的神经网络之一，常用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。
PyTechShare·2023-06-13 01:31

图像分类实训项目--以图搜图

(44条消息)KNN算法（一）KNN算法原理_~风凌天下~的博客-CSDN博客KNN（K近邻算法）基本介绍-知乎(zhihu.com)
我爱charming你·2023-06-13 01:33

深度学习pytorch实战五：基于ResNet34迁移学习的方法图像分类篇自建花数据集图像分类（5类）超详细代码

1.数据集简介2.模型相关知识3.split_data.py——训练集与测试集划分4.model.py——定义ResNet34网络模型5.train.py——加载数据集并训练，训练集计算损失值loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数6.predict.py——利用训练好的网络参数后，用自己找的图像进行分类测试一、数据集简介1.自建数据文件夹首先确定这次分类种类，采用爬虫、官网数据
Studying 开龙wu·2023-06-12 23:17

度学习pytorch实战六：ResNet50网络图像分类篇自建花数据集图像分类（5类）超详细代码

1.数据集简介、训练集与测试集划分2.模型相关知识3.model.py——定义ResNet50网络模型4.train.py——加载数据集并训练，训练集计算损失值loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数5.predict.py——利用训练好的网络参数后，用自己找的图像进行分类测试一、数据集简介1.自建数据文件夹首先确定这次分类种类，采用爬虫、官网数据集和自己拍照的照片获取5类，新建
Studying 开龙wu·2023-06-12 23:44

365天深度学习训练营-第P9周-YOLOv5-Backbone模块实现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制任务：利用yolov5Backbone搭建图像分类网络学习Backbone结构中的细节，思考设计理由YOLOv5-Backbone
_yoking_____·2023-06-12 21:10

BiFPN，one-stage，two-stage

目录BiFPN语义信息单stage物体检测算法双stageskipconnection,low-levelfeature,highlevel-feature,top-dowmpathbackbone通常分为几个
QTreeY123·2023-06-12 15:08

【国自然中标必备】国内高质量口碑好刊，中科院2区SCI&EI，正刊，物联网、人工智能、云计算、传感器、视觉和图像分析

计算机(物联网,人工智能，云计算，传感器，视觉+图像分析），医学（神经网络+医学图像分析），工程(交通运输，信号处理+图像分析），具体包括：图神经网络、主动学习/强化图数据学习、图模式识别、图形数据挖掘、图像分类
WangUnionpub·2023-06-12 14:46

计算机视觉深度学习网络架构整理

论文、开源实现(pytorch,tensorflow等)链接图像分类发表日期作者简要介绍LeNet1998YannLeCun早期卷积神经网络中的代表系统之一，2个卷积层、2个池化层和3个全连接层。
高天蒲·2023-06-12 03:26

yolov5-7.0 训练自己的数据集之分类数据集

yolov5是一个非常强大的目标检测模型，随着深度学习的发展，yolov5在6.1和7.2版本里集成了目标识别、图像分类和分割模块，这篇博客的主题是利用yolov5训练自己的分类数据集。
-MAX-MAX-·2023-06-12 02:10

使用卷积神经网络构建一个图像分类模型

在本文中，我们将详细介绍如何使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）构建一个图像分类模型。
A等天晴·2023-06-11 19:45

YOLOv5白皮书-第Y6周：模型改进

1.yolov5s.yaml中修改之前的#YOLOv5v6.0backbonebackbone:#[from,number,module,args][[-1,1,Conv,[64,6,2,2]],#0-
sdnugao·2023-06-11 19:03

yolov8seg模型转onnx转ncnn

yolov8是yolo的最新版本，可做图像分类，目标检测，实例分割，姿态估计。主页地址这里测试一个分割模型。模型如下选yolov8n-seg模型，转成onnx，再转ncnn测试。
蓝羽飞鸟·2023-06-11 13:10

YOLOv5白皮书-第Y3周：yolov5s.yaml文件解读

目录一、参数配置二、Anchors配置三、backbone四、Head一、参数配置#YOLOv5byUltralytics,GPL-3.
派大星先生c·2023-06-11 13:35

卷积神经网络（CNN）加速器ip设计—1.HLS代码解读

yolov2图像分类识别加速
qq_31514061·2023-06-11 10:04

深度学习预预训练与MMPretrain

MMPretrain算法库优势：含有各种主干网络模型自监督学习功能多模态学习功能丰富的数据集含有训练技巧和策略易用，例如可解释性分析、推理api包含多种丰富任务的开箱即用推理api图像分类图像语义描述视觉问答视觉定位检索安装步骤配置文件中含有模型训练中的设置
爱学习的羽·2023-06-11 04:37

[图神经网络]ViG(Vision GNN)网络代码实现

spm=1001.2014.3001.5501代码地址：ViGhttps://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/
ViperL1·2023-06-10 22:15

AI实战营：目标检测与MMDetection

目录目标检测的基本范式什么是目标检测目标检测vs图像分类目标检测in人脸识别目标检测in智慧城市编辑编辑目标检测in自动驾驶目标检测in下游视觉任务目标检测技术的演进基础知识框、边界框（BoundingBox
guwuyue·2023-06-10 20:10

GhostNet v2（NeurIPS 2022 Spotlight）原理与代码解析

GhostNetV2:EnhanceCheapOperationwithLong-RangeAttentioncode：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones
00000cj·2023-06-10 19:55

G-GhostNet（IJCV 2022）原理与代码解析

paper：GhostNetsonHeterogeneousDevicesviaCheapOperationscode：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones
00000cj·2023-06-10 19:55

MobileOne（CVPR 2023）原理与代码解析

paper：MobileOne:AnImprovedOnemillisecondMobileBackboneofficialimplementation：https://github.com/apple
00000cj·2023-06-10 19:55

一些常见的深度学习术语：

在深度学习中，backbone、head和neck通常是用来描述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）的架构。
奥里马·2023-06-10 17:39

（2023，语义混合）处理神经网络中语义和视觉对齐的差异

AddressingDiscrepanciesinSemanticandVisualAlignmentinNeuralNetworks公众号：EDPJ目录0.摘要1.简介2.相关工作3.方法4.实验5.结果6.讨论与结论参考S.总结S.1主要思想S.2语义混合S.3方法0.摘要对于图像分类任务
EDPJ·2023-06-10 04:41

计算机视觉（5）—— 图像分类

目录五、图像分类5.1AlexNet5.2VGG5.3GoogLeNet、Inception5.3.1InceptionV15.3.2InceptionV25.3.3InceptionV35.3.4InceptionV45.4ResNet
清园暖歌·2023-06-09 20:36

[PyTorch][chapter 38][ResNet ]

MicrosoftResearch的4位学者提出的卷积神经网络，在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge,ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的优胜
明朝百晓生·2023-06-09 19:54

SeaFormer：轻量高效的注意力模块

文章目录摘要1、简介3、方法3.1、总体架构3.2、压缩增强轴向注意力4、实验4.1、实验设置4.4.1、数据集4.1.2、实现细节4.2、与SOAT比较4.3、消融研究4.4、图像分类4.5、时延统计
静静AI学堂·2023-06-09 18:41

SeaFormer实战：使用SeaFormer实现图像分类任务（二）

，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热力图可视化展示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：SeaFormer实战：使用SeaFormer实现图像分类任务
AI浩·2023-06-09 18:33

基于UNnet(backbone=resnet34) 对 PASCAL VOC 的分割

目录1.介绍2.tools代码文件夹2.1get_palette2.2transform3.train部分4.结果展示1.介绍本文使用resnet34作为backbone代替传统unet的vgg，实现对
Henry_zhangs·2023-06-09 15:05

NSFW数据集下载

NSFWDataScraper注意：小心使用-数据集有噪音Description这是一组脚本，允许自动收集以下（松散定义）类别的上万个图像，稍后用于训练图像分类器：porn-色情图片hentai-亨泰图片
Robin C·2023-06-09 11:41

NSFW 图片分类

在本文中，将介绍如何创建一个检测NSFW图像的图像分类模型。数据集由于数据集的性质，我们无法从一些数据集的网站(如Kaggle等)获得所有图像。
deephub·2023-06-09 11:05

睿智的目标检测66——Pytorch搭建YoloV8目标检测平台

睿智的目标检测66——Pytorch搭建YoloV8目标检测平台学习前言源码下载YoloV8改进的部分（不完全）YoloV8实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍2、构建
Bubbliiiing·2023-06-09 09:04

基于卷积的图像分类识别（六）：DenseNet & FractalNet

系列文章目录本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet，ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet，EifficientNet，VisionTransformer，SwinTransformer，VisualAttentionNetwork，ConvNeXt，MLP-
图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:33

基于卷积的图像分类识别（七）：SENet

系列文章目录本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet，ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet，EifficientNet，VisionTransformer，SwinTransformer，VisualAttentionNetwork，ConvNeXt，MLP-
图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:33

基于卷积的图像分类识别（五）：ResNet & ResNeXt

系列文章目录本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet，ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet，EifficientNet，VisionTransformer，SwinTransformer，VisualAttentionNetwork，ConvNeXt，MLP-
图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:32

基于卷积的图像分类识别（二）：ZFNet

本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet，ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet，EifficientNet，VisionTransformer，SwinTransformer，VisualAttentionNetwork，ConvNeXt，MLP-Mixer，
图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:27

Keras-Alexnet-图片分类

Keras-Alexnet-图片分类普遍认为深度学习的开端是2006年，但它真正受到学术界和工业界的广泛关注，却是从2012年Alexnet在大规模图像分类中获得成功应用开始的。
X_Student737·2023-06-09 03:57

浅析三种主流深度神经网络

来源：青榴实验室1、引子深度神经网络(DNNs)最近在图像分类或语音识别等复杂机器学习任务中表现出的优异性能令人印象深刻。
Imagination官方博客·2023-06-09 03:53
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