图像分类backbone 第6页

轻量检测模型NonoDet-Plus解析

-知乎officialimplementation：https://github.com/RangiLyu/nanodetBackbonebackbone部分没有变化，还是和nanodet一样，采用ShuffleNetv2

00000cj·2024-01-11 15:10

基于传统机器学习模型算法的项目开发详细步骤

这些算法在图像分类、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域有着广泛的应用无监督学习：已知输入，无输出结果而进行的学习，发现数据中的潜在特征和规律

挑大梁·2024-01-11 10:44

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p6MobileNet网络

《pytorch图像分类》p6MobileNet网络结构详解1MobileNetv1网络1.1Depthwiseconvolution（DW卷积）1.1.1Depthwiseseparableconvolution

失舵之舟-·2024-01-11 07:31

AlexNet论文精读

图像分类问题2：该论文的创新点？

warren@伟_·2024-01-11 02:02

如何逃离框架孤井？

过去流行的是Angular，然后是React，现在是Vue.js……其他的像Ember、Backbone或Knoc

B1ueSocks·2024-01-11 00:47

Python与人工智能

目录编辑一、Python二.使用Python实现人工智能的几个具体案例2.1图像分类2.2自然语言处理2.3语音识别2.4推荐系统2.5机器翻译三.以下是使用Python实现的一个具体案例案例：垃圾邮件分类器一

Tech行者·2024-01-10 16:55

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）

YOLOv5改进点2022.10.30复现TPH-YOLOv52022.10.31完成替换backbone为Ghostnet2022.11.02完成替换backbone为Shufflenetv22022.11.05

阿利同学·2024-01-10 10:58

高光谱分类论文解读分享之基于多模态融合Transformer的遥感图像分类方法

IEEETGRS2023：基于多模态融合Transformer的遥感图像分类方法题目MultimodalFusionTransformerforRemoteSensingImageClassification

曦曦逆风·2024-01-10 07:57

高光谱分类论文解读分享之基于生成对抗性少数过采样的高光谱图像分类

IEEETGRS2022：基于生成对抗性少数过采样的高光谱图像分类题目GenerativeAdversarialMinorityOversamplingforSpectral–SpatialHyperspectralImageClassification

曦曦逆风·2024-01-10 07:27

20181105-backbone

Hedidn’thavethebackboneandgaveupthescholarshipapplicationatthelastminute.场景：他在我的鼓励下终于有勇气创业了。

SasaDeng·2024-01-10 04:43

2018.11.5每日一词

（参考翻译：Hedidn'thavethebackboneandgaveupthescholarshipapplicationatthelastminute.或Lackingthebackbone,hegaveupthescholarshipapplicationatthelastminute

微醺x·2024-01-09 21:45

关于图像分割任务中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

1.前言之前写了分类和检测任务划分数据集的脚本，三大任务实现了俩，基于强迫症，也实现一下图像分割的划分脚本分类划分数据：关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件检测划分数据：关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集之前写了目标检测的可视化脚本

听风吹等浪起·2024-01-09 19:49

图像分类任务的可视化脚本，生成类别json字典文件

1.前言之前的图像分类任务可视化，都是在train脚本里，用torch中dataloader将图片和类别加载，然后利用matplotlib库进行可视化。

听风吹等浪起·2024-01-09 19:46

yolov8使用详解

文章目录一.安装yolov81.通过Pip安装2.通过Conda安装3.Git克隆源码安装二.yolov8基本设置三.yolov8模型1.目标检测2.实例分割3.图像分类4.姿态估计5.多对象跟踪(1)

AoDeLuo·2024-01-09 19:15

图像分类保姆级教程-深度学习入门教程（附代码）

1.算法原理：深度学习图像分类利用卷积神经网络（CNN）作为模型的核心。CNN具有多层卷积和池化层，能够自动发现图像中的特征。

从懒虫到爬虫·2024-01-09 16:39

NUS提出全新学习范式！不利用数据样本，仅依靠预训练好的分类器来得到生成器...

预训练分类器的backbone早已被应用于分割，检测等诸多其他任务。❓那，预训练神经网络分类器可以用于判别以外的任务么？❓预训练神经网络分类器中存储的信息足够支撑生成器的训练么？

PaperWeekly·2024-01-09 11:43

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p5ResNet网络

《pytorch图像分类》p5ResNet网络结构1网络中的亮点1.1超深的网络结构1.2residual模块1.3BatchNormalization1.4迁移学习简介2模块类代码2.1BasicBlock

失舵之舟-·2024-01-09 09:34

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p4GoogLeNet网络

《pytorch图像分类》p4GoogLeNet网络详解一、GoogLeNet网络中的亮点1.inception结构2.使用1×1的卷积核进行降维及映射处理3.GoogLeNet辅助分类器4.模型参数二

失舵之舟-·2024-01-09 09:33

二十分钟入门计算机视觉开源神器——课堂笔记

全景分割覆盖广泛算法丰富使用方便（2）MMYOLO（3）MMOCR文本检测，文本识别，关键信息提取（4）MMDetection3D(5)MMRotate(6)MMSegmentation(7)MMPretrain图像分类

敲键盘的喵桑·2024-01-09 01:17

深度学习图像分类：植物幼苗图像分类入门(Plant Seedlings Classification)

易用的深度学习框架Keras简介及使用部分图片如下：20180709200946233.png20180709202306317.png思路：由于是图像分类问题，tensorflow官网提供了深度学习做图片分类的入门教材都是

收一伞烟雨_c667·2024-01-08 22:33

小白学习深度学习之（二）——softmax回归

softmax回归什么是softmax回归分类问题网络架构全连接层的参数开销softmax运算图像分类数据集softmax回归的简洁实现初始化模型参数损失函数优化算法训练什么是softmax回归回归可以用于预测多少的问题

维斯德尔·2024-01-08 12:10

[PyTorch][chapter 9][李宏毅深度学习][CNN]

卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家YannLeCun，目前在Facebook工作，他是第一个通过卷积神经网络在MNIST数据集上解决手写数字问题的人.CNN除了在图像分类,还有一些其它有趣的创意方案

明朝百晓生·2024-01-08 10:54

关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

没有划分数据集，只是将数据和标签放在不同的文件夹下，没有划分数据集虽然代码简单，每次重新编写还是颇为麻烦，这里记录一下如下，有的数据集这样摆放：这里的py文件是划分代码，和rawDataSet放在相同目录下关于图像分类任务划分数据集

听风吹等浪起·2024-01-08 08:12

【LMM 012】TinyGPT-V：24G显存训练，8G显存推理的高效多模态大模型

论文标题：TinyGPT-V:EfficientMultimodalLargeLanguageModelviaSmallBackbones论文作者：ZhengqingYuan,ZhaoxuLi,LichaoSun

datamonday·2024-01-08 00:21

YOLOv8模型yaml结构图理解（逐层分析）

官网地址）：https://github.com/ultralytics/ultralytics一、yolov8配置yaml文件YOLOv8的配置文件定义了模型的关键参数和结构，包括类别数、模型尺寸、骨架（backbone

清如许.·2024-01-07 23:01

详解·在YOLOv5 中冻结特定层 Freeze Backbone

一、在YOLOv5中冻结特定层（即“FreezeBackbone”）的具体操作涉及两个主要部分：代码中的设置以及训练指令。让我详细解释每个部分。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

迁移学习|代码实现

因此我们将学习如何使用预训练好的模型来构建只需要很少数据的先进的猫狗图像分类器。首先，加载一个预训练的模型，例如ResNet18。

霜溪·2024-01-07 19:59

深度学习在机器视觉领域的应用：分类、目标检测与语义分割

深度学习的算法在图像和视频的理解上展现出了前所未有的效果，尤其在图像分类、目标检测和语义分割这三个核心任务上取得了显著的成就。

机器视觉知识推荐、就业指导·2024-01-07 19:57

backbone

什么是backbone？还是借用huggingface书里面的一句话：在BERT,GPT,Transformers模型被提出之前，被广泛使用的自然语言处理网络结构式RNN。

不当菜鸡的程序媛·2024-01-07 12:03

实现pytorch版的mobileNetV1

mobileNet具体细节，在前面已做了分析记录：轻量化网络-MobileNet系列-CSDN博客这里是根据网络结构，搭建模型，用于图像分类任务。

Mr.Q·2024-01-07 11:05

关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件

1.前言在做图像分类任务的时候，数据格式是文件夹格式，相同文件夹下存放同一类型的类别不少网上的数据，没有划分数据集，虽然代码简单，每次重新编写还是颇为麻烦，这里记录一下如下，有的数据集这样摆放：可以看出这是个三分类任务

听风吹等浪起·2024-01-07 11:58

目标分割part1

图像分割CV三大任务：图像分类、目标检测、目标分割【1】普通分割：将不同分属不同物体的像素区域分开【2】语义分割：分类出每一块区域的语义（这块区域是什么东西）【3】实例分割：给每个物体编号，personA

草莓味的狮子座leo·2024-01-07 11:23

互联网加竞赛基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder

Mr.D学长·2024-01-06 23:37

CNN——GoogLeNet

GoogLeNet（Inception-V1），在ImageNet2014年图像分类竞赛以top-5误差6.7%获得冠军（亚军为VGG）。一般来说，提升

搁浅丶.·2024-01-06 21:42

迈向更高质量的深度估计

题目：TowardsHighQualityDepothEstimation摘要目前的深度估计从业人员大多followthesettingsofspecificbackbonewithoutthinkingaboutwhyisthat

prinTao·2024-01-06 13:52

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

一阶段目标检测网络1.AlexNet(2012)基本流程:作为深度学习在图像识别中的突破性应用，AlexNet主要用于图像分类，而非目标检测。但它奠定了现代深度学习网络的基础。

机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

如何实现无人机识别功能

深度学习：基于深度神经网络的算法，如卷积神经网络（CNN），用于无人机图像分类、检测和识别。雷达识别：雷达系统：利用雷达技术进行无人机目标探测、跟踪和识别。

LittroInno·2024-01-06 11:44

实战干货：用 Python 批量下载百度图片！

为了做一个图像分类的小项目，需要制作自己的数据集。要想制作数据集，就得从网上下载大量的图片，再统一处理。这时，一张张的保存下载，就显得很繁琐。

爱编程的鱼·2024-01-06 10:14

基于当前数学水平的人工智能模型从根源上不具有产生类人智能的可能性

以下是一些主要的原因：1、数学模型的局限性目前的数学模型主要基于统计学和机器学习算法，其设计初衷是处理特定的任务，如图像分类、语音识别等。

人机与认知实验室·2024-01-06 08:27

YOLOv8-Seg改进：Backbone改进 | 支持restnet50和restnet101

本文改进：将restnet50和restnet101作为backbone引入到YOLOv8-seg，下表为参数量和计算量的对比layersparametersgradientsGFLOPsyolov8m-seg3312724022727240211

会AI的学姐·2024-01-06 00:43

YOLOv8优化策略：Backbone改进 | 支持restnet50和restnet101

本文改进：将restnet50和restnet101作为backbone引入到YOLOv8，下表为参数量和计算量的对比layersparametersgradientsGFLOPsyolov8m2952585689925856883

会AI的学姐·2024-01-06 00:42

大数据毕设分享 opencv python 深度学习垃圾图像分类系统

文章目录0前言课题简介一、识别效果二、实现1.数据集2.实现原理和方法3.网络结构最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，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

caxiou·2024-01-05 13:29

大创项目推荐深度学习卷积神经网络垃圾分类系统 - 深度学习神经网络图像识别垃圾分类算法小程序

文章目录0简介1背景意义2数据集3数据探索4数据增广(数据集补充)5垃圾图像分类5.1迁移学习5.1.1什么是迁移学习？5.1.2为什么要迁移学习？

laafeer·2024-01-05 06:10

【nn.Parameter】Pytorch特征融合自适应权重设置（可学习权重使用）

原文：基于自适应特征融合与转换的小样本图像分类（2021）期刊：计算机工程与应用（中文核心、CSCD扩展版）实现这篇论文里面多特征融合的分支！

bao文·2024-01-05 05:51

52、全连接 - 特征与样本空间的对应关系

选取得分最高的那一个特征，它对应的索引下标就是图像分类的索引下标。这里简单说一下ResNet50模型训练时所采用的数据集。ResN

董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:19

回归和分类区别

典型应用包括图像分类、垃圾

Recursions·2024-01-05 03:18

Keras内置数据集

目录1、MNIST数字分类数据集2、CIFAR10小图像分类数据集3、CIFAR100小图像分类数据集4、IMDB电影评论情感分类数据集参数说明imdb_word_index.json示例5、路透社新闻专线分类数据集

缘起性空、·2024-01-05 01:28

BEVFormer | ECCV2022

转载自:万字长文理解纯视觉感知算法——BEVFormer-知乎BEVFormer的PipelineBackbone+Neck（ResNet-101-DCN+FPN）提取环视图像的多尺度特征；论文提出的Encoder

HHHHGitttt·2024-01-05 01:19

基于深度学习的交通标志图像分类识别系统

温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长QQ名片:)1.项目简介本文详细探讨了一基于深度学习的交通标志图像识别系统。采用TensorFlow和Keras框架，利用卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测，并引入VGG16迁移学习模型，取得96%的高准确率。通过搭建Web系统，用户能上传交通标志图片，系统实现了自动实时的交通标志分类识别。该系统不仅展示了深度学习在交通领域的实际应用，同时为用户提供

Python极客之家·2024-01-04 22:01

Vue.js双向绑定的实现

实现数据绑定的做法有大致如下几种：发布者-订阅者模式（backbone.js）一般通过sub,pub的

码农随想录·2024-01-04 21:58

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