图像分类backbone 第8页

一文了解YOLOv8（附带各种任务详细说明链接）：计算机视觉领域的新星

YOLOv8安装与测试指南：让计算机视觉任务变得简单2.超详细的YOLOv8项目组成解析：一站式指南了解其架构与组件3.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4.超详细YOLOv8图像分类全程概述

E寻数据·2023-12-29 15:10

深入理解 YOLOv8：解析.yaml 配置文件目标检测、实例分割、图像分类、姿态检测

目录yolov8导航YOLOv8（附带各种任务详细说明链接）引言YOLOv8配置文件概览yolov8.yaml1.nc2.scales3.backbone4.headyolov8-seg.yaml1.参数部分

E寻数据·2023-12-29 15:40

超详细YOLOv8图像分类全程概述：环境、训练、验证与预测详解

目录yolov8导航YOLOv8（附带各种任务详细说明链接）搭建环境说明数据集准备项目目录结构展示不同版本性能对比模型参数和性能解释模型对比训练执行训练示意代码训练参数说明训练正常执行示意训练结果文件解释weightsargs.yamlconfusion_matrix.png（未标准化的混淆矩阵）confusion_matrix_normalized.png（标准化的混淆矩阵）results.pn

E寻数据·2023-12-29 12:13

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点

我将其替换整个YOLOv5的Backbone，在一些大目标和小目标检测上均有涨点，效果比上一篇RepViT的效

Snu77·2023-12-29 12:39

计算机视觉技术-目标检测和边界框

在图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。

白云如幻·2023-12-29 10:54

2024 人工智能与大数据专业毕业设计(论文)选题推荐

目录前言毕设选题2.1目标检测与图像分类2.2自然语言处理与文本生成2.3时间序列分析与预测2.4强化学习与智能决策3.选题迷茫4.选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研

Krin_IT·2023-12-29 09:10

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器（ViT）的视角重新审视CNN

我将其替换整个YOLOv5的Backbone，实现了大幅度涨点。

Snu77·2023-12-29 06:11

基于海思3559A方案+Atlas 200 AI模块_边缘计算平台开发及接口定义

可以在端侧实现大路数人脸识别、车牌识别、图像分类、视频结构化处理，可广泛应用于智慧公安、智慧交通、智慧金融、智慧电力、智慧社区、智能机器人、智能无人机等多种应用场景。

ToddWong·2023-12-28 22:28

【机器学习】深度学习

1、深度学习、机器学习与人工智能2、深度学习的内涵3、神经网络结构4、深度学习较机器学习的优势二、深度学习的底层原理1、以图像分类任务为例讲解深度学习的原理2、权重参数的含义（单隐层）⭐⭐⭐3、权重参数的含义

theSerein·2023-12-28 15:27

CS455 Computer Communications and Networking

.[18pt]Thefollowingfigureshows7interconnectedASes:A,B,C,V,W,XandY.ASA,BandCareprovidednetworks(e.g.,backboneASes

_0206girl·2023-12-28 14:42

目标检测-Two Stage-Faster RCNN

文章目录前言一、FasterRCNN的网络结构和流程FasterR-CNN的流程图FasterR-CNN网络结构图（以VGG为backbone）：二、FasterRCNN的创新点三、FasterRCNN

学海一叶·2023-12-28 14:10

【模型部署入门一】：Pytorch图像分类模型转换ImageNet1000类预训练模型转ONNX

入门学习主要是跟随同济子豪兄，很感谢该博主，本博客代码主体是子豪兄的，我只是总结加工整理记录。子豪兄对应学习视频链接地址为：ImageNet1000类预训练模型转ONNX我自己总结的教程中代码使用任何python编译环境都可以直接打开使用，子豪兄视屏教程中的源码需要使用Jupyter打开，关于Jupyter的安装及使用，推荐参考博客：JupyterNotebook的安装及使用教程目录一、安装配置环

佐咖·2023-12-28 12:54

使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类

基于ResNet18网络完成图像分类任务图像分类（ImageClassification）是计算机视觉中的一个基础任务，将图像的语义将不同图像划分到不同类别。很多任务也可以转换为图像分类任务。

Simon52314·2023-12-28 10:37

每日一词

现象级英语关注|我的每日一词36|backbone每日一词2018.11.05邀请卡backbone.png1.认识这个词（基础篇）词：backbone英英释义：courageanddetermination

莹仔Skye·2023-12-28 09:40

基于神经网络的浮游植物种类图像分类

地球上的海洋是环境中最有趣和生物活跃的部分之一。不幸的是，这些区域的极端压力和温度等条件使得收集关于这些生态系统的信息变得困难。这一挫折使得分析数据并在海洋中的生物学和水生生物方面得出结论变得具有挑战性。然而，最近的研究表明，水中的细菌存在，特别是称为浮游植物的单细胞生物的存在，可以帮助我们了解海洋活动和生态系统。由于浮游生物位于水生食物链的底部，这些细菌的不同物种可能对水下系统产生深远影响，并且

woshicver·2023-12-28 09:04

使用自监督对比学习模型SimCLR完成图像分类任务：pytorch代码详解

文章目录一、定义有监督和无监督部分网络结构和损失函数1.1任务分解1.2代码1.3代码详解1.3.1SimCLRStage11.3.2SimCLRStage21.3.3lossfunction二、配置文件config.py2.1代码2.2解释三、无监督学习数据加载loaddataset.py3.1代码3.2代码详解3.2.1重写__getitem__方法3.2.2main方法四、无监督训练：tra

好喜欢吃红柚子·2023-12-27 13:11

竞赛保研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

iuerfee·2023-12-27 05:42

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

自动化：CV技术可以自动完成复杂的视觉任务，如图像分类、物体检测、人脸识别等，无需人为干预。多领域能力：CV技术可以应用于多个领域，如医疗影像分析、安全监控、无人驾驶等，

秋珀·2023-12-26 23:13

互联网加竞赛 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·2023-12-26 16:04

Segmentaion标签的三种表示：poly、mask、rle

Segmentaion标签的三种表示：poly、mask、rle不同于图像分类这样比较简单直接的计算机视觉任务，图像分割任务（又分为语义分割、实例分割、全景分割）的标签形式稍为复杂。

Adenialzz·2023-12-26 11:09

数据科学与大数据专业毕业设计(论文)选题推荐

目录前言毕设选题2.1目标检测与图像分类2.2自然语言处理与文本生成2.3时间序列分析与预测3.选题迷茫4.选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备

weixin_55149953·2023-12-26 02:08

图像分割网络FCN详解与代码实现

全卷积网络（FCN）：卷积神经网络从图像分类到到对象检测、实例分割、到图像语义分割、是卷积特征提取从粗糙输出到精炼输出的不断升级，基于卷积神经网络的全卷积分割网络FCN是像素级别的图像语义分割网络，相比以前传统的图像分割方法

金戈鐡馬·2023-12-25 20:31

Python实现FCN

它被广泛用于图像分类和语义分割等任务。要在Python中实现FCN，你可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。

又可乐·2023-12-25 20:01

Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 2021-11-13

ViT作为Backbone,用类似BERT的方式进行自监督预训练，通过随机遮盖大部分patch让encoder更好地“理解”图片。

不想读Paper·2023-12-25 19:49

GoogleNet网络分析与demo实例

参考自up主的b站链接：霹雳吧啦Wz的个人空间-霹雳吧啦Wz个人主页-哔哩哔哩视频这位大佬的博客Fun'_机器学习,pytorch图像分类,工具箱-CSDN博客1.GoogLeNet网络详解GoogLeNet

灬德布罗意的猫灬·2023-12-25 18:38

LeNet网络分析与demo实例

参考自up主的b站链接：霹雳吧啦Wz的个人空间-霹雳吧啦Wz个人主页-哔哩哔哩视频这位大佬的博客Fun'_机器学习,pytorch图像分类,工具箱-CSDN博客网络分析：最好是把这个图像和代码对着来看然后进行分析的时候比较快

灬德布罗意的猫灬·2023-12-25 18:08

Alnet网络分析与demo实例

参考自up主的b站链接：霹雳吧啦Wz的个人空间-霹雳吧啦Wz个人主页-哔哩哔哩视频这位大佬的博客Fun'_机器学习,pytorch图像分类,工具箱-CSDN博客数据集下载http://download.tensorflow.org

灬德布罗意的猫灬·2023-12-25 18:08

VGG网络分析与demo实例

参考自up主的b站链接：霹雳吧啦Wz的个人空间-霹雳吧啦Wz个人主页-哔哩哔哩视频这位大佬的博客Fun'_机器学习,pytorch图像分类,工具箱-CSDN博客VGG在2014年由牛津大学著名研究组VGG

灬德布罗意的猫灬·2023-12-25 18:04

计算机视觉基础（10）——深度学习与图像分类

在之前的课程中，我们已经学习了图像分类的传统知识。在本节课中，我们将学习到图像分类融合深度学习的方法。

猪猪的超超·2023-12-25 13:31

【Pytorch】计算机视觉项目——卷积神经网络CNN模型识别图像分类

目录一、前言二、CNN可视化解释器1.卷积层工作原理三、详细步骤说明1.数据集准备2.DataLoader3.搭建模型CNN3.1设置设备3.2搭建CNN模型3.3设置loss和optimizer3.4训练和测试循环4.模型评估和结果输出一、前言在上一篇笔记《【Pytorch】整体工作流程代码详解（新手入门）》中介绍了Pytorch的整体工作流程，本文继续说明如何使用Pytorch搭建卷积神经网络

Avasla·2023-12-25 13:31

python AI视觉实现口罩检测实时语音报警系统

其提供了飞桨生态下的高质量预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图

qq_30895747·2023-12-25 10:36

BEVFormerV2 论文阅读

论文链接BEVFormerv2:AdaptingModernImageBackbonestoBird’s-Eye-ViewRecognitionviaPerspectiveSupervision0.Abstract

KrMzyc·2023-12-25 09:15

paddle 56 将图像分类模型嵌入到目标检测中并实现端到端的部署（用图像分类模型进行目标检测切片分类）

目标检测在功能上一直是涵盖了图像分类的，其包含目标切片检测，目标切片分类。由于某些原因，需要将目标检测的功能退化为检测，忽略其切片分类，使用外部的分类模型。

万里鹏程转瞬至·2023-12-25 08:22

Point-BERT：一种基于Transformer架构的点云深度网络

目录1.前言2.PointTokenization3.TransformerBackbone4.MaskedPointModeling5.ExperimentsReference1.前言从PointNet

程序猿老甘·2023-12-25 06:39

【Pytorch】学习记录分享7——PyTorch数据增强/经典网络架构训练图像分类模型

【Pytorch】学习记录分享7——PyTorch1.数据增强、transform模块数据预处理部分：网络模块设置：网络模型保存与测试2.迁移学习3.参考pytorch官网例子1.数据增强、transform模块数据预处理部分：数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，比较实用数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可DataL

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-25 06:30

Backbone：深层聚合网络：Deep Layer Aggregation（DLA）

Backbone：DeepLayerAggregation（深层聚合网络，DLA）论文网址：https://arxiv.org/abs/1707.06484论文代码（pytorch）：https://github.com

AIRV_Gao·2023-12-25 00:07

【高光谱一】2022 TGRS Confident Learning-Based Domain Adaptation for Hyperspectral Image Classification

1.motivation跨域高光谱图像分类是遥感领域面临的主要挑战之一。为了获得更好的统计一致性，现有方法以无监督的方式使用整个未评估的目标数据，这可能会引入噪声并限制神经网络的可判别性。

羊驼不驼a·2023-12-24 16:14

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone（轻量化网络结构）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是MobileNetV2，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征，同时去除狭窄层中的非线性，以维持表征能力。MobileNetV2在性能上和精度上都要比V1版本强很多，其在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中都展现

Snu77·2023-12-24 09:29

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV3替换Backbone（轻量化网络结构）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是MobileNetV3，其主要改进思想集中在结合硬件感知的网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，以优化移动设备CPU上的性能。它采用了新颖的架构设计，包括反转残差结构和线性瓶颈层，以及新的高效分割解码器LiteReducedAtrousSpatialPyramidPooling（LR-ASPP），以提升在移动分类、检测和分割任务上的表现。实验表明，Mo

Snu77·2023-12-24 09:29

机器学习之计算机视觉中的深度学习：卷积神经网络介绍

接下来我们会用小的数据集来概括图像分类问

辣椒种子·2023-12-24 07:22

yolov5 网络结构

特征提取网络（Backbone）：YOLOv5采用C

isserendipity·2023-12-24 06:53

Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

PaperReadingNoteURL:https://arxiv.org/abs/1812.01187TL;DR很多基于CNN的图像分类上的进步实际源于一些训练的“tricks”，本文总结了一些有用的涨点

HAKUNAMATA_cec3·2023-12-24 03:27

遥感图像分类

重点关注：选择哪些有效特征进行分类选择什么方法进行分类分类方法的参数如何设置遥感图像分类原理：地物在遥感影像上的每个属性均可被当作一个变量，参与分类的这些属性（特征变量）构成了一个n维的特征空间。

何同尘·2023-12-24 02:33

深度学习医学图像语义分割实战（一）

2.如何对每个像素点进行分类语义分割最经典网络--FCN，常规的图像分类网络是最后展成全连接层，是一维输出，而FCN则可以将全连接层换成卷积，这样就可以得到一张二维的fe

grace 1314·2023-12-23 19:03

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1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_V1模型算法详解前言

牙牙要健康·2023-12-23 16:17

YOLOv8 深度详解！一文看懂，快速上手

YOLOv8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、物体检测和实例分割任务，在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。

AAI机器之心·2023-12-23 14:47

计算机视觉任务汇总（超全）

目录四大基本任务1、分类（解决"what"）(1)图像分类常用数据集(2)图像分类经典网络结构（分类模型的解读）(3)模型设计领域热点回顾(4)模型上下游任务上游任务：下游任务：(5)细粒度图像分类(fine-grainedimageclassification

twinkle 222·2023-12-23 14:16

笔记本用gpu运行tensorflow-gpu，keras写的老程序，结果与原来不一样，一脸懵逼。

再说现象，突发奇想想在笔记本上运行一个以前在1080ti+tensorflow-gpu1.5.2,keras2.2.4上面写的一个图像分类模型，先用cpu模式运行一下一切正常。

babytiger·2023-12-23 13:54

paddle 54 从PaddleClas2.5初始化模型用于迁移学习(LeViT、ReXNet、EfficientNet等)

随着PaddleClas版本代码的迭代，博主以前的一些代码在使用上出现了bug，导致无法初始化模型，具体涉及paddle42将任意paddleclas模型作为paddledetection中的backbone

万里鹏程转瞬至·2023-12-23 13:48

深度学习 Day20——P9YOLOv5-Backbone模块实现

2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2搭建包含Backbone

LittleRuby·2023-12-23 01:39

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