高光谱图像分类

使用深度学习对视频进行分类

目录加载预训练卷积网络加载数据将帧转换为特征向量准备训练数据创建LSTM网络指定训练选项训练LSTM网络组合视频分类网络使用新数据进行分类辅助函数此示例说明如何通过将预训练图像分类模型和LSTM网络相结合来创建视频分类网络
jk_101·2024-02-09 03:03

图像搜索和分类

图像分类图像分类算法类似，提取关键特征，以机器学习方法进行分类
顽皮的石头7788121·2024-02-09 03:01

MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集

MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集文章目录引言MNIST数据集介绍基于Pytorch下载MNIST数据集并可视化使用MNIST数据集进行图像分类任务MNIST数据集的局限性分析小结结尾引言在深度学习的领域中
高斯小哥·2024-02-08 12:44

CLIP 对比预训练 + 文字图像相似度：离奇调查，如何训练视觉大模型？

对比预训练图像编码器文本编码器最大的亮点：zero-shot图像分类总结CLIP论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdfCLIP=对比学习+预训练+文字图像相似度
Debroon·2024-02-08 11:05

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（4）CV的六大场景

分别是：图像分类、图像重建、目标检测、图像搜索、图像分割、目标动向监测。
giszz·2024-02-08 11:18

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（5）图像分类

CV的重要应用场景之一，就是图像分类。图像分类是根据不同的语义信息区分图像，图像作为输入，分为不同的类。主要使用的方法是深度学习和神经网络。
giszz·2024-02-08 11:18

使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来

转载哦~https://blog.csdn.net/binbigdata/article/details/80029681介绍硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的，代码写到一半，上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了
要去坐飞船·2024-02-08 09:51

Vim实战：使用 Vim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：Vim实战：使用Vim实现图像分类任务
静静AI学堂·2024-02-08 07:34

Vision Transformer（VIT）

VisionTransformer（VIT）VisionTransformer（ViT）是一种新兴的图像分类模型，它使用了类似于自然语言处理中的Transformer的结构来处理图像。
宫本文藏·2024-02-08 03:09

Vim实战：使用Vim实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA项目结构编译安装Vim环境环境安装过程安装库文件计算mean和std生成数据集摘要论文：https://arxiv.org/pdf/2401.09417v1.pdf翻译：近年来，随着深度学习的发展，视觉模型在许多任务中取得了显著的成功。然而，随着模型规模和复杂度的增加，计算和内存的消耗也急剧增长。这限制了模型在资源有限的环境中的使
静静AI学堂·2024-02-07 19:37

【计算机视觉】目标检测 |滑动窗口算法、YOLO、RCNN系列算法

在图像分类的基础上(Imageclassification)的基础上，除了判断图像中的物体类别是什么，还需要给出其在图像中的位置，我们成为分类和定位的问题（Classificationandlocalizatio
Yaoyao2024·2024-02-07 18:08

模型压缩开源项目：阿里-tinyNAS/微软NNI/华为-vega

文章目录阿里-TinyNAS使用流程步骤一：搜索模型结构步骤二：导出模型结果步骤三：使用搜索的模型结构图像分类任务目标检测任务华为-vega简介定位优点缺点微软NNI简介定位优点缺点阿里-TinyNAShttps
清风2022·2024-02-07 10:35

【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer

浅谈计算机视觉中的Transformer摘要：1.Transformer网络结构2.计算机视觉中的Transformer2.1图像分类2.2目标检测3.典型实验典型实验详解：实验目的：实验设置：数据集：
沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

深度学习的进展

深度学习近年来的进展在各个领域均展现出非凡的实力，以下将进一步详述几个关键领域的具体突破和应用：1.计算机视觉图像分类与识别：随着深度卷积神经网络的发展，如AlexNet、VGG、Inception系列
李建军·2024-02-07 01:20

PyTorch（超详细）部署与激活 举起Python火炬，点亮智慧人生【Windows版】

PyTorch可以用于以下领域：计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。自然语言处理：机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。语音处理：语音识别、语音合成、说话人识别等。生
心安成长·2024-02-06 14:04

目标检测：3采用YOLOv8 API训练自己的模型

它被构建为用于训练对象检测、实例分割和图像分类模型的统一框架。2.如何使用YOLOv8？要充分发挥YOLOv8的潜力，需要从存储库和ultralytics包中安装要求。要安装要
proing·2024-02-06 07:38

目标检测及相关算法介绍

与图像分类任务不同，目标检测不仅需要识别出图像中的对象，还需要确定这些对象在图像中的准确位置，同时通过矩形边界框（BoundingBox）来表示。
ITSSec吴中生·2024-02-05 12:06

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战

这使得它在许多领域中具有广泛的应用，如人脸识别、物体检测和图像分类等。自动化和效率：CV技术可以实现图像和视频的自动分析和处理，减少了人力资源的需求，并提高了工作效率。
做一个AC梦·2024-02-05 03:24

Q-Bench：一种用于低级别视觉通用基础模型的基准测试

虽然多模态大模型的这些能力已经在多个视觉语言任务中得到了探索和验证，例如图像字幕、视觉问题回答、跨模态关联，以及传统的视觉任务，如图像分类或分割，但大多数关注点都集中在对视觉内容的高级感知和理解上
AI算法-图哥·2024-02-05 01:56

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

目录开题指导建议更多精选选题选题指导最后基于机器学习的手写数字识别系统设计基于深度学习的图像分类算法研究基于卷积神经网络的人脸识别系统设计基于自然语言处理的情感分析算
HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

LeNet是一种经典的CNN结构，被广泛应用于基础的图像分类任务。
两只程序猿·2024-02-04 10:11

vit细粒度图像分类（九）RAMS-Trans学习笔记

1.摘要在细粒度图像识别(FGIR)中，区域注意力的定位和放大是一个重要因素，基于卷积神经网络(cnn)的方法对此进行了大量探索。近年来发展起来的视觉变压器(ViT)在计算机视觉任务中取得了可喜的成果。与cnn相比，图像序列化是一种全新的方式。然而，ViT的感受野大小有限，由于其patch的大小固定，缺乏像cnn那样的局部关注，并且无法生成多尺度特征来学习判别区域关注。为了便于在没有框/部分注释的
无妄无望·2024-02-04 09:01

vit细粒度图像分类（十）TransFG学习笔记

1.摘要细粒度视觉分类(FGVC)是一项非常具有挑战性的任务，它旨在从子类别中识别对象，这是由于类间固有的微妙差异。现有的大部分工作主要是通过重用骨干网络提取检测到的判别区域的特征来解决这一问题。然而，这种策略不可避免地使管道变得复杂，并将建议的区域推到包含对象的大多数部分，从而无法定位真正重要的部分。近年来，视觉变压器(visiontransformer,ViT)在传统的分类任务中表现出了强大的
无妄无望·2024-02-04 09:59

CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型

1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的
是Dream呀·2024-02-04 08:20

论文解读：DeepBDC小样本图像分类

JointDistributionMatters:DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassification摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例，所以few-shot分类是一个具有挑战性的问题。解决这一挑战的有效研究路线之一是专注于学习由查询图像和某些类别的少数支持图像之间的相似性度量驱动的深度表示。统计上，这相当于测量图像特征的依赖性，被视为
十有久诚·2024-02-04 01:19

论文解读：DeepEMD小样本图像分类

创新点引入EMD距离度量方式，通过寻找各个图块之间的最佳匹配方式来计算距离知识准备：陆地移动距离（EarthMover’sDistance，EMD）假设有一系列的货源地S={|i=1,...,m}和一系列的目的地D={|j=1,...,k}，si和dj分别表示货源地i的货物供应量(me：问题中只有一种货源，只不过每个货源地拥有不同的数量)和目的地j的需求量，cij表示两地之间的单位运输成本，xij
十有久诚·2024-02-04 01:49

En-Compactness:Self-Distillation Embedding&Contrastive Generation forGeneralized Zero-Shot Learning

1.引言基于大量标记数据的图像分类任务[6,16,23]由于深度学习的进步取得了巨大的进展[13,21,55]。
computer_vision_chen·2024-02-03 22:27

Fashion MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集

FashionMNIST数据集简介FashionMNIST数据集的类别说明FashionMNIST数据集图片示例基于PyTorch下载FashionMNIST数据集使用FashionMNIST数据集进行图像分类任务小结结尾引言
高斯小哥·2024-02-03 13:56

深度学习之图像分类

深度学习对于图像分类来说已经斩获了显著的成果，无论是识别日常生活中的物体还是识别疾病肺部CT扫描中的异常病变，深度学习在图像分类中的应用都已经相当广泛。
kadog·2024-02-03 01:11

嵌入式人工智能实验方向

1可在stm32，esp32，NXP，arduino，树莓派上部署人工智能模型，图像理解，图像分类。
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:05

图像分类的发展史

图像分类的发展史图像分类技术的发展史与计算机视觉、机器学习、神经网络等诸多领域紧密相连。它是一场从理论探索到实际应用的演变历程，同时也是一次由人类视觉启发来模拟视觉感知的冒险之旅。
kadog·2024-02-02 21:41

vit细粒度图像分类（七）TBNet学习笔记

1.摘要细粒度鸟类图像识别致力于实现鸟类图像的准确分类，是机器人视觉跟踪中的一项基础性工作。鉴于濒危鸟类的监测和保护对保护濒危鸟类具有重要意义，需要采用自动化方法来促进鸟类的监测。在这项工作中，我们提出了一种新的基于机器人视觉跟踪的鸟类监视方法，该方法采用了一种名为TBNet的亲和关系感知模型，该模型结合了CNN和Transformer架构，并具有新颖的特征选择(FS)模块。具体来说，CNN是用来
无妄无望·2024-02-02 10:18

vit细粒度图像分类（八）SIM-Trans学习笔记

1.摘要细粒度视觉分类(FGVC)旨在从相似的从属类别中识别物体，这对人类准确的自动识别需求具有挑战性和实用性。大多数FGVC方法侧重于判别区域挖掘的注意机制研究，而忽略了它们之间的相互依赖关系和组成的整体对象结构，而这些对模型的判别信息定位和理解能力至关重要。为了解决上述局限性，我们提出了结构信息建模变压器(SIM-Trans)，将对象结构信息整合到变压器中，以增强区分表示学习，使其同时包含外观
无妄无望·2024-02-02 10:47

【遥感入门系列】遥感分类技术之遥感解译

同时遥感图像分类也是目前遥感技术中的热点研究方向，每年都有新的分类方法推出。
地理遥感生态网·2024-02-02 09:00

计算机视觉实战项目3（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+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）

车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目，主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。该项目使用了YOLOv5目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法，以及一些辅助工具和库，可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪！教程博客_传送门链接------->yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪（算法介绍和代码）-CSDN博客yolov5deepsort行人/车辆（检测+计数
毕设阿力·2024-02-02 08:45

Matlab：利用1D-CNN（一维卷积神经网络），分析高光谱曲线数据或时序数据

1DCNN简介：1D-CNN（一维卷积神经网络）是一种特殊类型的卷积神经网络，设计用于处理一维序列数据。这种网络结构通常由多个卷积层和池化层交替组成，最后使用全连接层将提取的特征映射到输出。以下是1D-CNN的主要组成部分和特点：输入层：接收一维序列数据作为模型的输入。卷积层：使用一系列可训练的卷积核在输入数据上滑动并提取特征。卷积操作能够有效地提取局部信息，从而捕捉输入序列的局部模式。激活函数：
foddcusL·2024-02-02 06:59

用python实现支持向量机图像分类

在图像分类中，每张图片都可以看作是一个点，每个点有多个特征(例如像素值)。我们可以使用SVM算法来建立一个模型，用
无声远望·2024-02-01 23:09

python 机器学习XGBoost，SVM图像分类与数据预测分析

文章目录0前言+【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测+1逻辑回归的介绍和应用+1.1逻辑回归的介绍+1.2逻辑回归的应用2.Demo实践+Step1:库函数导入+Step2:模型训练+Step3:模型参数查看+Step4:数据和模型可视化+Step5:模型预测3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践+Step1:库函数导入+St
Jackie_AI·2024-02-01 23:04

【变化检测】变化检测相关数据集+代码+论文合集

本文包含：光学影像变化检测领域数据集（有label的，无label的）、高光谱影像变化检测领域数据集、3D变化检测领域数据集、传统变化检测算法、深度学习变化检测算法、SAR变化检测算法、高光谱变化检测算法论文及代码等资源
zy_destiny·2024-02-01 22:12

DeiT

Facebook提出Data-efficientimageTransformers（DeiT），需要更少的数据和更少的计算资源就能生成高性能的图像分类模型。
Valar_Morghulis·2024-02-01 17:38

深度学习—目标检测标注数据集

PASCALVOC挑战赛主要包括以下几类：图像分类（ObjectClassificati
程序小旭·2024-02-01 16:31

YOLOV8原理和实现全解析

.模型结构设计4.Loss计算5.训练数据增强6.训练策略7.模型推理过程8.总结1.简介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
香菜烤面包·2024-02-01 15:12

U2net:Going deeper with nested u-structure for salient object detection

U2net是一种为SOD设计的两级嵌套U结构，不使用图像分类的预训练骨干网络，在底层设计了一种新颖的ResidualU-blocks，能够提取多尺度特征而不降低特征图
Kun Li·2024-02-01 08:33

深度学习/自动驾驶数据集大集合（目标检测/图像分割/语义分割/图像分类/）

深度学习和自动驾驶技术的发展离不开高质量的数据集，这些数据集对于训练和验证各种自动驾驶算法和模型起着至关重要的作用。深度学习/自动驾驶数据集大集合是一项汇集了多种场景、多种数据类型的数据资源，旨在为深度学习和自动驾驶领域的研究者和从业者提供丰富的实验数据和标注信息。首先，该数据集大集合涵盖了包括城市道路、高速公路、乡村道路等多种道路环境下的图像、视频和传感器数据。这些数据来自不同地区、不同时间段和
毕设阿力·2024-02-01 06:33

CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis

参数的1/51、Introduction（要长脑子了）高层视觉问题：图像分类、目标检测、目标分割底层视觉问题：图像去噪、超分、去模糊本文工作是什么？想在raw图上叠
木槿qwer·2024-02-01 03:00

Vim实战：使用 Vim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：Vim实战：使用Vim实现图像分类任务
AI浩·2024-01-31 23:16

初学者在Python中的基本图像处理库 - OpenCV和imutils

对于图像分类、目标检测或光学字符识别，在人工智能领域与图像相关的任何工作大多数时候都需要某种形式的图像处理和操作。在本教程中，我们将专注于OpenCV的一些基本功能。这些功能基础且有时非常有用。
小北的北·2024-01-31 20:23

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

现有网络模型在处理过程中存在特征提取能力不足、特征表示冗余和归纳偏置能力弱等问题，因此提出一种改进的Transformer图像分类模型。
无妄无望·2024-01-31 18:40

vit细粒度图像分类（六）TransFC学习笔记

1.摘要从判别局部区域学习特征表示在细粒度视觉分类中起着关键作用。利用注意机制提取零件特征已成为一种趋势。然而，这些方法有两个主要的局限性:第一，它们往往只关注最突出的部分，而忽略了其他不明显但可区分的部分。其次，他们孤立地对待不同的部分特征，而忽略了它们之间的关系。为了解决这些限制，我们建议定位多个不同的可区分部分，并以明确的方式探索它们之间的关系。在这个过程中，我们引入了两个轻量级模块，它们可
无妄无望·2024-01-31 18:10

如何提高图像分类准确率？

一、问题描述当我们在处理图像识别或者图像分类或者其他机器学习任务的时候，我们总是迷茫于做出哪些改进能够提升模型的性能（识别率、分类准确率）。。。
Steven_ycs·2024-01-31 14:57
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