图像分类backbone

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

HaloNets

https://arxiv.org/abs/2103.12731CVPR2021OralScalingLocalSelf-AttentionForParameterEfficientVisualBackbonesAshishVaswani
Vinteuil·2023-06-09 01:37

目标检测复盘 -- 6. YOLOv4

BackboneYOLOv4的骨干是CSPDarknet53CSP结构的作用：1.增强CNN的学习能力2.移出计算瓶颈3.减少内存开销CSP首先将输入的特征层分成两个部分，这里以densenet为例，part2
ShyHG·2023-06-09 00:23

YOLOv8 深度解析！一文看懂，快速上手实操（附实践代码）

/ultralytics/ultralytics计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GYOLOv8是ultralytics公司在2023年1月10号开源的YOLOv5的下一个重大更新版本，目前支持图像分类
计算机视觉研究院·2023-06-09 00:59

计算机视觉—YOLO V4

计算机视觉—YOLOV41、YOLOV41.1、网络结构1.1.1、BackBone：CSPDarknet531.1.2、Neck：SPP结构1.1.3、Neck：PAN结构1.1.4、YOLOv4整体结构
企鹅家的北极熊·2023-06-08 22:12

结合可变形注意力的视觉Transformer

目录前置内容摘要1.Introduction2.RelatedWork2.1.Transformerbackbone2.2.DeformableCNNandattention3.DeformableAttentionTransformer3.1
tzc_fly·2023-06-08 21:30

ResMLP

ResMLP:Feedforwardnetworksforimageclassificationwithdata-efficienttraining我们提出ResMLP，一个完全建立在多层感知器上的图像分类体系结构
Vinteuil·2023-06-08 16:38

【OpenMMLab实战营二期笔记】1.开营仪式&&浦视开源算法体系OpenMMLab

MMDetection文字识别算法库3D目标检测算法库旋转目标检测算法库小众方向如Rotate非常适合用openMMLab语义分割算法库医疗影像分析遥感影像分析ADE20K：有趣的数据集，西班牙老太太10年标注完成图像分类
宁欣宇·2023-06-08 13:58

【SCI征稿】中科院2区SCI，可接收计算机大部分领域，征稿主题如图模式识别、图形数据挖掘、图像分类、目标检测、语义分割、位置检测、神经网络、主动学习等

国内高口碑，中科院2区推荐期刊分区IF:7.5-8.0，JCR1区，中科院2区，无预警记录指标情况自引率：1.30%年发文量：50篇左右国人占比：对国人非常友好，国内高质量口碑期刊检索情况SCI&EI双检索，正刊征稿领域可接受的领域包括：✔计算机领域和图像分析的结合研究：如物联网、人工智能、云计算、传感器、视觉✔医学领域和图像分析的结合研究：如神经网络✔工程领域和图像分析的结合研究：如交通运输、信
WangUnionpub·2023-06-08 13:32

深度学习应用篇-计算机视觉图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、Vision Transformer等模型结构

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、SwinTransformer、VisionTransformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍1.ResNet相较于VGG
·2023-06-08 10:51

【OpenMMLab AI实战营第二期】目标检测笔记

FPN单阶段&无锚框检测器选讲RPNYOLO、SSDFocalLoss与RetinaNetFCOSYOLO系列选讲什么是目标检测目标检测：给定一张图片，用矩形框框出所有感兴趣物体同时预测物体类别目标检测与图像分类区别图像分类通常只有一个物体
JeffDingAI·2023-06-08 10:30

深度学习: 细粒度图像分类 (fine-grained image recognition)

细粒度图像分类(Fine-GrainedCategorization),又被称作子类别图像分类(Sub-CategoryRecognition),是近年来计算机视觉、模式识别等领域一个非常热门的研究课题
机器学习算法那些事·2023-06-08 08:18

Bilinear CNN：细粒度图像分类网络，对Bilinear CNN中矩阵外积的解释。

文章目录一、BilinearCNN的网络结构二、矩阵外积（outerproduct）2.1外积的计算方式2.2外积的作用三、PyTorch网络代码实现细粒度图像分类（fine-grainedimagerecognition
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-06-08 08:46

图像分类模型评估之用python绘制混淆矩阵confusion_matrix

目录训练完成后，生成混淆矩阵！！！！ImageNet数据格式，生成混淆矩阵！！！！非ImageNet数据格式，定义导入数据的类名和方法！！！！非imageNet数据格式，完成生成混淆矩阵程序代码！！！！混淆矩阵：是用于评估分类模型性能的一种常用工具，可以用于计算分类准确率、精确率、召回率和F1-score等指标。生成混淆矩阵需要将模型对测试集的预测结果与真实标签进行比对，然后统计每个类别被正确预测
running鸿·2023-06-08 05:18

pytorch实现图像分类任务-手写数字识别（一）

Pytorch手写数字识别Minst数据集介绍Size:28×28灰度手写数字图像Num:训练集60000和测试集10000，一共70000张图片Classes:0，1，2，3，4，5，6，7，8，9一共包含四个文件夹：train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9912422字节）55000张训练集+5000张验证集；train-labels-idx1-ubyte.gz：训
程序小旭·2023-06-08 02:26

2.2 图像分类：k-最近邻算法

图像分类的正确与否取决于它的最近邻值，可以看到KNN的表现效果不是很好，但如果我们使用一个更大的k值，可能会对噪音产生更大的鲁棒性。
做只小考拉·2023-06-08 01:24

[Python从零到壹] 六十六.图像识别及经典案例篇之基于机器学习的图像分类

五月太忙，还是写一篇吧！欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇
Eastmount·2023-06-07 20:24

[Python图像识别] 四十九.图像生成之什么是生成对抗网络GAN？基础原理和代码普及

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用
Eastmount·2023-06-07 20:51

图像分类模型嵌入flask中开发PythonWeb项目

图像分类模型嵌入flask中开发PythonWeb项目图像分类是一种常见的计算机视觉任务，它的目的是将输入的图像分配到预定义的类别中，如猫、狗、花等。
肖申克的陪伴·2023-06-07 18:46

深度学习最全面试题总结（一）

专栏推荐：➡️点击访问《计算机视觉》总结目标检测、图像分类、分割OCR、等方向资料。➡️点击访问《深入浅出OCR》:对标全网最全OCR教程，含理论与实战总结。以上
GoAI·2023-06-07 17:41

计算机视觉方向面试题总结（二）：图像分割篇

专栏推荐：➡️点击访问《计算机视觉》总结目标检测、图像分类、分割OCR、等方向资料。➡️点击访问《深入浅出OCR》:对标全网最全OCR教程，含理论与实战总结。以上
GoAI·2023-06-07 17:11

【智慧交通项目实战】《 OCR车牌检测与识别》（一）

专栏推荐：点击访问➡️《计算机视觉》总结目标检测、图像分类、分割OCR、等方向资料。点击访问➡️《深入浅出OCR》:对标全网最全OCR教程，含理论与实战总结。
GoAI·2023-06-07 17:20

用故事解释人工智能算法原理 -计算机视觉

用故事解释人工智能算法原理-计算机视觉计算机视觉图像分类LeNet(1998)AlexNet(2012)VGGNet(2014)ResNet(2015)DenseNet(2017)EfficientNet
羽林小王子·2023-06-07 15:29

CVPR2023（论文笔记）

BoostingVerifiedTrainingforRobustImageClassificationsviaAbstraction基于抽象的鲁棒图像分类模型高效训练与验证方法：针对问题：深度神经网络在面对对抗性攻击时的鲁棒性问题提出了一种基于抽象的
白兔1205·2023-06-07 15:12

人工智能之机器学习

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～·2023-06-07 14:54

人工智能之深度学习

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～·2023-06-07 14:54

自然语言处理

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～·2023-06-07 14:54

【回顾经典AI神作】理解和实现ResNeXt(比ResNet最先进的图像分类模型)

与ResNet相比好在哪里？相同的参数个数，结果更好：一个101层的ResNeXt网络，和200层的ResNet准确度差不多，但是计算量只有后者的一半论文参考：https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf以下三篇是介绍和改进残差网络的论文:用于图像识别的深度残差学习（链接到微软研究的论文）)深度残差网络中的身份映射（链接到微软研究院的论文）)深度神经网络的聚合残差转换（
源代码杀手·2023-06-07 13:49

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG模型结构、实现、模型特点详细介绍

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍1.LeNet（1998）LeNet是最早的卷积神经网络之一
·2023-06-07 13:17

华为诺亚提出VanillaNet：一种新视觉Backbone，极简且强大！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【Transformer】交流群转载自：极市平台|作者：happy导读简到极致、浅到极致！深度为6的网络即可取得76.36%@ImageNet的精度，深度为13的VanillaNet甚至取得了83.1%的惊人性能。VanillaNet:thePowerofMinimalisminDeepLearning论文地址：htt
Amusi（CVer）·2023-06-07 12:33

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍
汀、人工智能·2023-06-07 11:00

【YOLOv5】Backbone、Neck、Head各模块详解

YOLOv5算法概述Yolov5是一种目标检测算法，采用基于Anchor的检测方式，属于单阶段目标检测方法。相比于Yolov4，Yolov5有着更快的速度和更高的精度，是目前业界领先的目标检测算法之一。YOLOv5算法基本原理Yolov5基于目标检测算法中的one-stage方法，其主要思路是将整张图像划分为若干个网格，每个网格预测出该网格内物体的种类和位置信息，然后根据预测框与真实框之间的IoU
嘿♚·2023-06-07 10:58

基于卷积神经网络的遥感影像分类识别系统

遥感图像分类是对研究区地物类型在遥感图像上的各种统计信息进行特征提取,充分利用获取的特征向量按照规
视觉那些事·2023-06-07 10:54

10个最流行的可生成图像嵌入向量的预训练AI模型

迁移学习的出现进一步加速了计算机视觉——图像分类用例的快速发展。在大型图像数据集上训练计算机视觉神经网络模型需要大量的计算资源和时间。幸运的是，通过使用预训练模型可以缩短时间和资源。
新缸中之脑·2023-06-07 09:11

YOLOAir库使用（一）

模块组件化：帮助用户自定义快速组合Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法、模型改进，网络排列组合，构建强大的网络模型。
BestSongC·2023-06-07 08:33

基于Pytorch的ResNet图像分类的迁移学习

文章目录参考代码地址实验1、实验环境2、实验数据集3、数据集代码4、微调整个网络4.1模型4.2训练4.3测试5、只训练分类器5.1模型5.2训练5.3测试自己的实验1、自己的数据集2、自己的模型3、训练和测试参考迁移学习的简单知识：迁移学习有两类比较主要的应用场景将预训练模型作为初始化的参数，替换分类器后，训练和微调整个网络的数据将预训练模型（删除最后一个全连接层）作为固定特征提取器，仅训练一个
qcwlmqy·2023-06-07 07:49

如何实现任意尺寸图像分类的全卷积网络介绍-代码实现

在本文中，我们将学习如何在不使用计算量大的滑动窗口方法的情况下对任意大小的图像执行图像分类。这篇文章是为熟悉使用卷积神经网络进行图像分类的人而写的。
TD程序员·2023-06-07 02:29

【卷积神经网络】Lesson 3--目标检测

识别一张图片的类型（比如猫狗分类）叫做图像分类imageclassification,比如下面这张图篇是分类到汽车：不仅识别出图片的类型，还将目标物体的位置标出来叫做分类定位classificationwithlocal
王小小小草·2023-06-07 01:57

斯坦福大学卷积神经网络----Module 1 Lesson 3 优化

//cs231n.github.io/optimization-1/标题：Optimization:StochasticGradientDescent随手翻译，不当之处请指正介绍前面的章节中我们介绍了图像分类任务的两个关键部分
LZX_Not_Afraid·2023-06-07 01:12

生成模型经典算法-VAE&GAN（含Python源码例程）

生成对抗网络的训练准则2.2.4生成对抗网络模型处理流程3.生成模型和判别模型在AIGC中的应用3.1生成模型在AIGC中的应用3.1.1图像生成3.1.2自然语言生成3.2判别模型在AIGC中的应用3.2.1图像分类
Moresweet猫甜·2023-06-07 00:55

Look Closer to See Better: RA-CNN

keywords:细粒度图像分类;计算机视觉;CVPR2017一个月前读了使用注意力机制解决弱监督学习的细粒度图像分类论文-LookClosertoSeeBetter:RecurrentAttentionConvolutionalNeuralNetworkforFine-grainedImageRecognition
是风车大渣渣啊·2023-06-06 23:31
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