图像分类backbone 第7页

python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估

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·2024-01-04 18:02

Spring高手之路-Spring Bean、Java Bean和对象的区别与联系

什么是对象SpringBean与JavaBean与对象的联系与区别联系区别什么是SpringBean在Spring官方文档中对Bean的解释如下：InSpring,theobjectsthatformthebackboneofyourapplicationandthataremanagedbytheSpringloCcontainerarecal

mi9688·2024-01-04 16:30

基于K-means与CNN的遥感影像分类方法

遥感图像分类主要是根据地面物体电磁波辐射在遥感图像上的特征，判断识别地面物体的属性，进而为目标检测与识别等其他应用提供辅助信息，也可以作为最终结果提供基础地理信息用于地图绘测、抢险救灾、军事侦察等领域。

perfect Yang·2024-01-04 15:17

[C#]C# OpenVINO部署yolov8图像分类模型

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics.git【算法介绍】YOLOv8抛弃了前几代模型的Anchor-Base。YOLO是一种基于图像全局信息进行预测的目标检测系统。自2015年JosephRedmon、AliFarhadi等人提出初代模型以来，领域内的研究者们已经对YOLO进行了多次更新迭代，模型性能越来越强大。现在，YOLOv8已正

FL1623863129·2024-01-04 10:53

简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet

前言图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。

Leventure_轩先生·2024-01-04 09:31

目标检测-One Stage-RetinaNet

OneStage-YOLOv2可以看出YOLOv2的速度和精度都有相当程度的提升，但是OneStage目标检测模型仍存在一个很大的问题：前景(positive)和背景(negatives)类别的不平衡ps：假设我们有一个医学图像分类任务

学海一叶·2024-01-04 06:33

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类AlexNet简介AlexNet是一种卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）模型，它在2012年的ImageNet图像分类挑战赛中取得了重大突破

the_coco·2024-01-04 06:51

[C#]使用纯opencvsharp部署yolov8-onnx图像分类模型

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics.git【算法介绍】YOLOv8是一个SOTA模型，它建立在以前YOLO版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的Ancher-Free检测头和一个新的损失函数，可以在从CPU到GPU的各种硬件平台上运行。不过ultralytics并没

FL1623863129·2024-01-04 04:30

论文解读：A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects

摘要卷积神经网络(cnn)在图像分类和目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而，在图像分辨率低或物体很小

十有久诚·2024-01-04 02:53

【ModelScope】从入门到进阶

计算机视觉任务任务（Task）中文任务（Task）英文任务说明单标签图像分类image-classification对图像中的不同特征根据类别进行区分通用图像分割image-segmentation识别图像主体与图像背景进行分离文字检测

资料加载中·2024-01-04 01:23

霹雳吧啦Wz语义分割学习笔记P7

SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFs2016CVPRhttps://arxiv.org/abs/1606.00915换了backbone

Happy_Cabbage·2024-01-03 23:47

小知识点系列(三) 本文(3万字) | PAN与代码复现 | Backbone之FPN与代码复现 | SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC |

小酒馆燃着灯·2024-01-03 20:46

17、InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks

比较各种通用视觉语言任务的结果，包括图像分类、视频分类、图像文本检索、图像字幕和多模态对话。In

C--G·2024-01-03 18:15

lmageNet 数据集简介

ImageNet数据集一直是评估图像分类算法性能的基准。ImageNet数据集是为了促进计算机图像识别技术的发展而设立的一个大型图像数据集。2016ImageNet数据集中已

lindsayshuo·2024-01-03 14:06

目标检测简述

目标检测与传统的图像分类任务不同，不仅需要识别图像中的对象类别，还需要准确地定位目标的位置。典型的目标检测任务要求在图像中标定一个边界框，描述目标的位置和形状，通常伴随着目标类别的标签。

钓了猫的鱼儿·2024-01-03 11:22

YOLOv5算法进阶改进（10）— 更换主干网络之MobileViTv3 | 轻量化Backbone

MobileViTv3是一种改进的模型架构，用于图像分类任务。它是在MobileViTv1和MobileViTv2的基础上进行改进的，通过引入新的模块和优化网络结构来提高性能。

小哥谈·2024-01-03 04:54

Pytorch学习记录-使用Pytorch进行深度学习，60分钟闪电战

使用Pytorch进行深度学习，60分钟闪电战本次课程的目标：从更高水平理解Pytorch的Tensor（张量）和神经网络训练一个小的图像分类神经网络注意确定已经安装了torch和torchvision

我的昵称违规了·2024-01-03 01:03

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪（算法介绍和代码）

相较于YOLOv4，YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像，以提高检测精度和速度。

从懒虫到爬虫·2024-01-03 00:06

DetNas(Backbone Search for Object Detection)

arxiv:https://arxiv.org/abs/1903.10979和DetNet（DetNet）目的相似,寻找更合适的目标检测backbone网络。

cshun·2024-01-02 23:32

零基础入门目标检测系列学习记录（二）：YOLO系列之v5算法详解（一）

YOLOv5网络结构1.C3模块：2.SPPF模块3.使用siLU激活函数YOLOv5代码解读1.YOLOv5l.yaml配置文件2.yolo.py文件1.parse_model函数2.从配置文件中提取backbone

杭哈哈·2024-01-02 20:27

深度学习｜10.1 深度学习在计算机视觉的应用

深度学习在计算机视觉的应用可以用于图像分类可以用于目标检测可用于风格切换图像大小和神经网络设计的关系图像中的每一个像素点都是输入层的一部分。

晓源Galois·2024-01-02 06:47

【机器学习】卷积神经网络----GoogLeNet网络（pytorch）

代码是一个使用PyTorch实现的GoogLeNet模型，该模型是一个深度卷积神经网络（CNN）用于图像分类任务。

十年一梦实验室·2024-01-02 05:31

论文阅读: AAAI 2022行人重识别方向论文-PFD_Net

Pose-GuidedFeatureDisentanglingforOccludedPersonRe-identificationBasedonTransformer》，论文中提出的PDF_Net模型的backbone

菜鸟的追梦旅行·2024-01-02 03:44

计算机视觉方向面试题总结（一）：目标检测篇

GoAI·2024-01-01 20:05

Visual Transformer (ViT)模型详解

1Vit简介1.1Vit的由来ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好

智慧医疗探索者·2024-01-01 20:24

YOLOv8独家原创改进：轻量化自研设计双卷积，重新设计backbone和neck结构，完成涨点且计算量和参数量显著下降

本文自研创新改进：双卷积由组卷积和异构卷积组成，执行3×3和1×1卷积运算代替其他卷积核仅执行1×1卷积，YOLOv8Conv，从而轻量化YOLOv8，性能如下表，GFLOPs8.1降低至7.6，参数量6.3MB降低至5.8MBlayersparametersGFLOPsMBYOLOv8n16830068188.16.3MByolov8_DualConv17427821467.65.8MB收录YO

AI小怪兽·2024-01-01 15:27

Keras加载预训练模型

常用的预训练模型VGG16：VGG16是一个用于图像分类的卷积神经网络模型，由牛津大学的VisualGeometryGroup开发。它使用连续的小滤波

缘起性空、·2024-01-01 12:50

Halcon DL-Model相关算子

(1)create_dl_model_detection(::Backbone,NumClasses,DLModelDetectionParam:DLModelHandle)功能：创建一个用于目标检测或实例分割的深度学习网络

夏雪之晶莹·2024-01-01 09:26

U-ViT：A ViT Backbone for Diffusion Models

文章目录Abstract1.Introduction2.Background3.Method3.1.ImplementationDetails3.2.EffectofDepth,WidthandPatchSize4.RelatedWork5.Experiments5.1.ExperimentalSetup5.2.UnconditionalandClass-ConditionalImageGener

夏小悠·2024-01-01 00:16

基于PaddleClas的猫的十二分类

本场比赛要求参赛选手对十二种猫进行分类，属于CV方向经典的图像分类任务。图像分类任务作为其他图像任务的基石，可以让大家更快上手计算机视觉。

PrototypeONE·2023-12-31 07:23

论文浅读之PIP-Net: Patch-Based Intuitive Prototypes for Interpretable Image Classification

比如在图像分类模型中,原型可以代表某个物体的具有代表性的某个部件,如狗的耳朵或眼睛。原型具有以下特征:1

筱筱西雨·2023-12-31 06:56

我平时常用的分类网络

19021210824【嵌牛导读】自己平时积累了一些pytorch的训练trick，分享给大家【嵌牛鼻子】深度学习，分类网络【嵌牛提问】了解其他的网络吗【嵌牛正文】resnet平时经常用到resnet网络当作backbone

鹏_2857·2023-12-31 03:44

【人工智能Ⅰ】实验10：人工神经网络图像分类

实验10人工神经网络图像分类一、实验目的1：了解人工神经网络的结构和原理。2：应用人工神经网络建立和训练模型，对模型进行评估。

MorleyOlsen·2023-12-31 01:49

基于gradio快速部署自己的深度学习模型（目标检测、图像分类、语义分割模型）

gradio是一款基于python的算法快速部署工具，本博文主要介绍使用gradio部署目标检测、图像分类、语义分割模型的部署。

万里鹏程转瞬至·2023-12-30 17:51

VOC 数据集下载

PascalVOCDatasetMirrorPascalVOC挑战是一个非常流行的数据集，用于构建和评估图像分类、对象检测和分割的算法。然而，网站总是宕机。

小白的gis空间·2023-12-30 12:30

论文解读：细粒度分类---SCDA、RA-CNN

有监督的做法基于强监督信息的细粒度图像分类模型，是在模型训练时，为了获得更好的分类

机器学习算法工程师·2023-12-30 08:18

yolov8实战第四天——yolov8图像分类 && ResNet50图像分类（保姆式教程）

yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）_yolov8训练自己的数据集-CSDN博客在前几天，我们使用yolov8进行了部署，并在目标检测方向上进行自己数据集的训练与测试，今天我们训练下yolov8的图像分类

学术菜鸟小晨·2023-12-30 08:46

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解前言

牙牙要健康·2023-12-30 08:11

【深度学习-图像分类】02 - AlexNet 论文学习与总结

论文地址：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks论文学习1.摘要本研究训练了一个大型深度卷积神经网络（CNN），用于对ImageNetLSVRC-2010比赛中的1.2百万高分辨率图像进行分类，这些图像分布在1000个不同的类别中。在测试数据上，该网络实现了37.5%的top-1错误率和17.0%的top-5错误率，这显著

CarNong_Blog·2023-12-30 08:10

Interpretability Beyond Feature Attribution: Quantitative Testing with Concept Activation Vectors

github.com/pytorch/captum/blob/master/tutorials/TCAV_Image.ipynb一、概述在文章的Abstract部分，作者持有与第一篇文章类似的观点，即当前有很多图像分类器都是在

Rad1ant_up·2023-12-30 07:07

【深度学习-图像分类】03 - VGG 论文学习与总结

论文地址：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION论文学习1.摘要这篇论文探讨了在大规模图像识别任务中，卷积神经网络（ConvNets）深度对其准确性的影响。作者的主要贡献是对不断增加深度的网络进行了全面评估，这些网络使用了非常小的（3x3）卷积滤波器。研究发现，通过将网络深度增加到16到19层，可以显著提高性能，超越了

CarNong_Blog·2023-12-30 07:36

SVM（支持向量机）-机器学习

它属于机器学习中的一类强大而灵活的模型，广泛应用于模式识别、图像分类、自然语言处理等领域。基本原理:SVM的基本原理是通过找到能够有效分隔不同类别的超平面来进行分类。

普通研究者·2023-12-30 07:35

使用pytorch进行图像预处理的常用方法的详细解释

一般来说，我们在使用pytorch进行图像分类任务时都会对训练集数据做必要的格式转换和增广处理，对测试集做格式处理。

Trouville01·2023-12-30 06:52

ImageNet 数据集的下载及解压操作

数据集下载对于ImageNet数据集的下载部分，可以参照以下博客：ImageNet数据集下载对于图像分类任务相关的数据集主要包含以下几个：ILSVRC2012_img_train.tar对应ImageNet

kevin小新·2023-12-30 06:22

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p2AlexNet网络

《pytorch图像分类》p2AlexNet网络基础及代码一、零碎知识点1.过拟合2.使用dropout后的正向传播3.正则化regularization4.代码中所用的知识点二、总体架构分析1.ReLU

失舵之舟-·2023-12-30 05:33

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p1卷积神经网络LeNet

《pytorch图像分类》p1卷积神经网络基础及代码一、卷积神经网络1.反向传播（backpropagation）2.常用的激活函数二、神经网络层类型概述1.全连接层2.卷积层卷积过程中出现越界3.池化层

失舵之舟-·2023-12-30 05:03

超详细深入理解YOLOv8配置参数：了解多种任务计算机视觉模型训练

default.yaml训练模式和任务类型参数训练参数训练期间验证和测试参数预测部分相关参数可视化部分相关参数模型导出部分相关参数训练超参数相关参数ultralytics/cfg/datasets/XXXX.yaml图像分类配置方法目标检测配置方法实例分割配置方法姿态估计配置方法训练

E寻数据·2023-12-30 02:30

ResNet18-实现图像分类

图像识别图像分类目标检测语义分割github代码：PositiveTom/Resnet18(github.com)残差网络构建易错点：下面红框一定要有，否则会报严重的error。

AutoGalaxy·2023-12-30 00:22

ResNet 详解（Python代码实现）

ResNet的出现在2015年引发了巨大的影响，并在图像分类、目标检测和语义分割等领域取得了令人瞩目的成果。ResNet之所以引人注目，

GarsonW·2023-12-30 00:20

R语言【rgbif】——name_backbone()和name_backbone_verbose()在 GBIF 分类树中查找名称。

Packagergbifversion3.7.8Parametersname_backbone(name,rank=NULL,kingdom=NULL,phylum=NULL,class=NULL,order

ALittleHigh·2023-12-29 16:20

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