高光谱图像分类

CS231n学习笔记--计算机视觉历史回顾与介绍1

而这些应用的核心技术就是图像分类、图像定位和图像探测等视觉识别任务。近期神经网络（也就是“深度学习”）方法上的进展极大地提升了这些代表当前发展水平的视觉识别系统的性能。
听城·2023-09-17 03:42

论文总结《A Closer Look at Few-shot Classification Again》

原文链接ACloserLookatFew-shotClassificationAgain摘要这篇文章主要探讨了在少样本图像分类问题中，trainingalgorithm和adaptationalgorithm
Ordiiii·2023-09-17 02:17

图像分类训练技巧包（二）

论文名：BagofTricksforImageClassificationwithConvolutionNeuralNetworks论文地址：http://arxiv.org/pdf/1812.01187v2.pdf这篇文章是亚马逊李沐团队的一篇技巧(tricks)文章，被CVPR2019收录了。虽然题目是讲的ImageClassification，但是作者也说了，在目标检测，实例分类等问题上也是
Richard_RJD·2023-09-17 01:28

RepViT: 从ViT视角重新审视移动CNN

文章目录摘要1、简介2、相关工作3、方法论3.1、初步3.2、Block设计3.3、宏观设计3.4、微观设计3.5、网络架构4、实验4.1、图像分类4.2、目标检测与实例分割4.3、语义分割5、结论A.RepViTs
AI浩·2023-09-16 22:51

YoloV8改进策略：RepViT改进YoloV8，轻量级的Block助力YoloV8实现更好的移动性

文章目录摘要论文：《RepViT：从ViT视角重新审视移动CNN》1、简介2、相关工作3.方法论3.1、初步3.2、Block设计3.3、宏观设计3.4、微观设计3.5网络架构4实验4.1、图像分类4.2
静静AI学堂·2023-09-16 20:17

DCTNet目标检测环境配置

最近我在研究CVPR2020的一篇论文：《LearningintheFrequencyDomain》，这篇文章的创新点在于将RGB图像进行DCT变换，然后只用其中一部分通道送入图像分类和目标检测网络，在大大降低网络计算量的情况下
blgpb·2023-09-16 08:14

【第57篇】DEiT：通过注意力训练数据高效的图像transformer &蒸馏

摘要最近，纯基于注意力的神经网络被证明可以解决图像理解任务，如图像分类。这些高性能的是使用大型基础设施预先训练数以亿计的图像，从而限制了它们的采用。
静静AI学堂·2023-09-16 06:11

全球主要高光谱遥感卫星参数介绍与对比分析

而与多光谱数据相比，高光谱数据往往可以在地表参数反演等方面获得更高的精度。为此，
疯狂学习GIS·2023-09-16 01:25

SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积

文章目录摘要1、简介2、方法2.1、SRU用于空间冗余2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet的图像分类3.5、物体检测
静静AI学堂·2023-09-15 23:55

SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积

文章目录摘要1、简介2、方法2.1、SRU用于空间冗余2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet的图像分类3.5、物体检测
AI浩·2023-09-15 23:25

pytorch学习（8）——现有网络模型的使用以及修改

1vgg16模型1.1vgg16模型的下载采用torchvision中的vgg16模型，能够实现1000个类型的图像分类，VGG模型在AlexNet的基础上使用3*3小卷积核，增加网络深度，具有很好的泛化能力
阳排·2023-09-15 10:52

高光谱遥感笔记2022.4.18

光谱特征选择与特征提取光谱数据库与光谱分析光谱数据库的意义作为标准参考光谱或训练样本，为定量、定性识别分类模型及软件提供基本数据源例子：美国地质调查局的USGS光谱库喷气推进实验室的JPL标准物质成份波谱库1987年中国科学院空间科学技术中心出版了“中国地球资源光谱信息资料汇编”,含岩石、土壤、水体、植被、农作物等地物的波谱曲线共1000条,并有相应的实验分析报告。波长范围主要为0.4～1.0μm
Baron张·2023-09-15 09:41

竞赛选题 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
laafeer·2023-09-15 01:27

d2l的一些理论知识的整理【1】

数据预处理2.3.线性代数2.4.微积分2.5.自动微分2.6.概率2.7.查阅文档3线性神经网络3.1.线性回归3.2.线性回归的从零开始实现3.3.线性回归的简洁实现3.4.softmax回归3.5.图像分类数据集
懒回顾，半缘君·2023-09-14 18:40

Transformers-Bert家族系列算法汇总

计算机视觉：图像分类、对象检测和分割。️音频：自动语音识别和音频分类。多模式：表格问答、光学字符识别、扫描文档信息提
源代码杀手·2023-09-14 16:59

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
iuerfee·2023-09-14 06:48

ONNX Runtime部署ImageNet预训练图像分类模型（同济子豪兄学习笔记）

安装配置环境代码运行云GPU平台：公众号人工智能小技巧回复gpu同济子豪兄2022-8-222023-4-282023-5-8安装Pytorchpip3installtorchtorchvision--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu113安装ONNXpipinstallonnx-ihttps://pypi.tuna.tsingh
Make_magic·2023-09-14 02:38

Pytorch图像分类模型转ONNX（同济子豪兄学习笔记）

安装配置环境代码运行云GPU平台：公众号人工智能小技巧回复gpu同济子豪兄2022-8-222023-4-282023-5-8安装Pytorchpip3installtorchtorchvision--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu113安装ONNXpipinstallonnx-ihttps://pypi.tuna.tsingh
Make_magic·2023-09-14 02:06

PyTorch实战-实现神经网络图像分类基础Tensor最全操作详解(一)

目录前言一、PyTorch数据结构-Tensor1.什么是Tensor2.数据Tensor使用场景3.张量形态标量（0D张量）向量（1D张量）矩阵(2D张量)3D张量与高维张量二、Tensor的创建1.从列表或NumPy数组创建2.使用特定的初始化方法3.从已有的Tensor创建三、Tensor的形状操作1.查看大小和维度2.改变Tensor的形状3.移除和增加Tensor的维度4.交换Tenso
fanstuck·2023-09-13 12:52

计算机视觉实战项目（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别）

图像分类教程博客_传送门链接:链接在本教程中，您将学习如何使用迁移学习训练卷积神经网络以进行图像分类。您可以在cs231n上阅读有关迁移学习的更多信息。
阿利同学·2023-09-13 00:01

OpenCV之MobileNet-SDD目标检测

欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦目录前言一、MobileNet-SSD简介二、加载网络模型三、预处理四、执行推理五、解析输出前言MobileNet系列是谷歌为适配移动终端提供了一系列模型，包含图像分类
风间琉璃•·2023-09-12 23:35

OpenCV之Googlenet图像分类

个人主页:风间琉璃版权:本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦目录前言一、加载网络模型二、构建输入三、执行推理四、解析输出前言GoogLeNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型，在2014年的ImageNet竞赛中夺得了冠军，在随后的两年中一直在改进，形成了InceptionV2、I
风间琉璃•·2023-09-12 23:34

pytorch多gpu DataParallel 及梯度累加解决显存不平衡和显存不足问题

  最近在做图像分类实验时，在4个gpu上使用pytorch的DataParallel函数并行跑程序，批次为16时会报如下所示的错误：  RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate858.00MiB
高的好想出去玩啊·2023-09-12 18:52

关于深度学习图像数据增广

随着卷积神经网络的发展，各种经典的网络模型在其图像分类任务中都或多或少地采用了数据变形类增广方法以防止过拟合问题。
哥廷根数学学派·2023-09-12 17:25

SG-Former实战：使用SG-Former实现图像分类任务（一）

摘要SG-Former是一种新型的Transformer模型，它被提出以降低视觉Transformer的计算成本，同时保持其优秀的性能表现。计算成本的降低使得SG-Former能够更有效地处理大规模的特征映射，从而提高了模型的效率和全局感知能力。SG-Former的核心思想是利用显著性图来引导Transformer模型的学习。显著性图用于估计每个区域的重要性，从而可以根据这些重要性对Token进行
AI浩·2023-09-12 12:36

PyTorch学习之 图像分类器

PyTorch学习之图像分类器学习网站http://pytorch123.com/SecondSection/neural_networks/训练一个图像分类器通过前面的章节，我们已经知道怎样定义一个神经网络
坐在墙上的猫·2023-09-12 09:30

Yolov5-7.0图像分类算法修改Resnet18/50主干网络流程

网上大多数都是基于yolov5算法的目标检测网络进行修改主干网络，我最近在尝试图像分类算法，流程如下：以resnet50为例1、打开models下的common.py文件，添加下面的代码：'''模型：resnet50
-MAX-MAX-·2023-09-12 06:39

【面试题】2023知乎暑期实习算法实习生(LLM方向)面经

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐1.自我介绍2.介绍操作系统的进程和线程，以及它们的区别3.C++深拷贝和浅拷贝的区别4.Python的列表和元组的区别5.Python的列表和元组是否可以做字典的键6.图像分类的流程
深度之眼·2023-09-11 20:59

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）

CLIP可以执行各种任务，包括图像分类、文本描述生成、图像生成以文本描述等。多模态CLIP的核心思想是使用对比学习来训练一个模型，使其能够理解文本和图像之间的关系。
丰。。·2023-09-11 20:57

基于resnet网络架构训练图像分类模型

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DataLoader模块直接读取batch数据网络模块设置：加载预训练模型，torchvision中有很多经典网络架构，调用起来十分方便，并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练，也就是所谓的迁移学习需要注意的是别人训练好
W_en丶·2023-09-11 14:56

FastViT实战：使用FastViT实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm安装grad-cam安装mmcv数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集补充一个知识点：torch.jit两种保存方式摘要论文翻译：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/132407722?spm=1001.2014.3001.5502或者https://blog.csdn.ne
静静AI学堂·2023-09-11 13:47

FastViT实战：使用FastViT实现图像分类任务（二）

设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，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导出模型测试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：FastViT实战：使用FastViT实现图像分类任务
静静AI学堂·2023-09-11 13:46

【深度学习实战—6】：基于Pytorch的血细胞图像分类（通用型图像分类程序）

✨博客主页：米开朗琪罗~✨博主爱好：羽毛球✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、数据集介绍二、工程文件夹目录三、option.py四、getdata.py五、utils.py六、model.py七、train.py八、evaluate.py九、pth2onnx.py十、onnx_inference
王乐予·2023-09-11 09:21

End-to-end 3D Human Pose Estimation with Transformer

基于Transformer的端到端三维人体姿态估计摘要基于Transformer的架构已经成为自然语言处理中的常见选择，并且现在正在计算机视觉任务中实现SOTA性能，例如图像分类，对象检测。
玲娜贝儿--努力学习买大鸡腿版·2023-09-10 21:51

【ICCV2023】Robustifying Token Attention for Vision Transformers

2303.11126代码：暂未开源解读：ICCV2023|Token过度聚焦暴露注意力机制弱点，两种模块设计增强视觉Transformer鲁棒性-知乎(zhihu.com)摘要VisionTransformer在图像分类等任务中表现出色
m0_61899108·2023-09-10 13:13

【轻量化网络】MobileNet系列

EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications,CVPR2017论文：https://arxiv.org/abs/1704.04861代码：解读：【图像分类
m0_61899108·2023-09-10 13:43

如何把 Gradio 应用上传到 Hugging Face

步骤构建Gradio应用使用Gradio构建一个交互式的机器学习demo,例如图像分类、
friklogff·2023-09-10 06:48

01深度学习目标检测引入

二、目标检测过程中的常见的问题目标种类和数量问题目标尺度问题外在环境干扰问题三、目标检测VS图像分类区别目标检测：目标检测不仅是给出了矩形框（即目标检测对象的位置），同时对矩形框内的物体进行了分类，以不同的颜色的矩形框表示不同的类别
爱吃面的猫·2023-09-10 01:32

CV领域初窥--图像分类(一)

1图像分类(ImageClassification)参考资料来源：(1)大话CNN经典模型：GoogLeNet（从Inceptionv1到v4的演进）(2)大话CNN经典模型：VGGNet(2)[技术综述
Muyun99·2023-09-09 23:04

SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积

文章目录摘要1、简介2、方法2.1、SRU用于空间冗余2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet的图像分类3.5、物体检测
AI浩·2023-09-09 17:17

AI+计算病理学：从前沿技术到临床应用|明晚19:30 【PhD Debate-18】

3019:40-19:50侯文太图卷积网络驱动的组织病理图像智能分析方法19:50-20:00林天成基于因果干预的全景病理图多实例学习方法20:00-20:10曲麟昊基于双向弱监督知识蒸馏的全切片病理图像分类方法
AITIME论道·2023-09-09 13:58

AI+计算病理学：从前沿技术到临床应用|8月24日预告 【PhD Debate-18】

3019:40-19:50侯文太图卷积网络驱动的组织病理图像智能分析方法19:50-20:00林天成基于因果干预的全景病理图多实例学习方法20:00-20:10曲麟昊基于双向弱监督知识蒸馏的全切片病理图像分类方法
AITIME论道·2023-09-09 13:28

CNN卷积神经网络

全连接神经网络在利用全连接神经网络进行图像分类时，网络中的神经元与相邻的层上的每个神经元均连接：输入层代表每个像素，这种网络结构未考虑每个像素之间的位置关系，仅是根据大量数据去训练，得到想要的分类模型。
从0到1024·2023-09-09 12:51

EPSANet：金字塔拆分注意力模块

相比其他注意力机制(比如SENet、FcaNet等)，所提EPSANet在图像分类、目标检测以及实例分割任务上均取得了显著性能提升。
HappyAIWalker·2023-09-09 11:49

YOLOv3 SPP超详细入门

其中涉及了很多论文，这些trick非常重要，图像分类网络到目标检测
风间琉璃•·2023-09-09 04:04

Jetsonnano B01 笔记1：基础理解—网络配置—远程连接

今日开始学习JetsonnanoB01，这是一台小电脑，可以用来：运行现代AI负载，并行运行多个神经网络，以及同时处理来自多个高清传感器的数据，可广泛应用与图像分类、对象检测、图像分割、语音处理等领域。
NULL指向我·2023-09-08 03:21

高光谱图像超分辨率-总

高光谱图像超分辨率高光谱图像超分辨率高光谱图像超分辨率一、基础内容1.1高光谱图像特点1.2研究现状1.3高光谱图像数据集1.4评价指标1.5Wald**协议**二、文献阅读清单2.1综述+先锋工作1.
梅如你·2023-09-08 00:25

MSST-NET：用于高光谱和多光谱图像融合的多尺度空间-光谱Transfomer网络

1.网络结构主要贡献：提出了一种多尺度空间光谱Transformer网络光谱多头注意力旨在提取光谱特征引入多尺度波段/补丁嵌入来提取多尺度特征自监督训练痛点：卷积核的感受野有限，基于卷积神经网络CNN的融合方法无法利用特征图中的全局关系。方法：该文利用Transformer从整个特征图中提取全局信息进行融合的强大能力，提出一种新型多尺度空间光谱Transformer网络（MSST-Net）。该网络
梅如你·2023-09-08 00:55

动手学深度学习（2）-3.5 图像分类数据集

文章目录引言正文图像分类数据集主要包介绍主要流程具体代码练习总结引言这里主要是看一下如何加载数据集，并且生成批次训练的数据。
客院载论·2023-09-07 20:21

图像分类学习笔记（七）——MobileNet

一、MobileNetV1传统的神经网络，内存需求大、运算量大，导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。之前的VGG16模型权重大小大概有490M，ResNet模型权重大小大概有644M。MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中轻量级CNN网络。相比于传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量（相比VGG16准确率减少了0.
routine1o1oo·2023-09-07 17:18
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