高光谱图像分类第20页

PyTorch深度学习实战（14）——类激活图

类激活图(ClassActivationMap,CAM)是一种可视化技术，用于解释深度学习模型在图像分类任务中的决策过程。它能够显示出对于分类结果影

盼小辉丶·2023-09-07 10:42

【ViT（Vision Transformer）】(二) 阅读笔记

简介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，可扩展性强（scalable

jjjhut·2023-09-07 08:31

改进YOLOv8：结合轻量化骨干，华为顶刊IJCV2022：G-GhostNet！

轻量化设计，保持精度，计算量缩小轻量化网络常见的轻量化网络设计方法常见的YOLO结合轻量化骨干方法一、理论介绍二、改进方法yaml文件另外需要修改的地方三、运行测试建议轻量化网络深度神经网络模型被广泛应用在图像分类

一休哥※·2023-09-07 06:15

论文推荐：基于GE-MRI的多任务学习

医学图像分析，多任务学习，图像分类，图像分割，U-Net，后处理该论文是18年发布的，提出了一种基于DeepU-Net的多任务学习框架，用于GE-MRI左心房分割，该框架同时执行心房分割和消融前后分类。

数据派THU·2023-09-07 01:07

Luminar Neo 教程，如何在 Luminar Neo 中使用相簿组织图像？

相册是将图像分类为组或类别（如人物、地点和宠物）的方法。什么是相册？相簿是虚拟存储位置。将它们视为照片的播放列表。硬盘上的一首歌可以根据艺术家、发行年份或所属音乐类型，在播放列表中播放。照片也是如此。

Mac123123·2023-09-06 21:11

Yolov8原理详细解析！一文看懂

Yolov8是Ultralytics公司最新推出的Yolo系列目标检测算法，可以用于图像分类、物体检测和实例分割等任务。

穿着帆布鞋也能走猫步·2023-09-06 17:02

【第53篇】MAFormer: 基于多尺度注意融合的变压器网络视觉识别

静静AI学堂·2023-09-06 14:22

YOLOV8实例分割——详细记录环境配置、自定义数据处理到模型训练与部署

作为一个高速、精准且易于操作的设计，YOLOv8在广泛的领域中，包括目标检测与跟踪、实例分割、图像分类以及姿势估计等任务中，都表现出色。

知来者逆·2023-09-06 14:16

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

AI浩·2023-09-06 13:52

基于Python+DenseNet121算法模型实现一个图像分类识别系统案例

目录介绍在TensorFlow中的应用实战案例最后一、介绍DenseNet（DenselyConnectedConvolutionalNetworks）是一种卷积神经网络（CNN）架构，2017年由GaoHuang等人提出。该网络的核心思想是密集连接，即每一层都接收其前面所有层的输出作为输入。DenseNet121是该家族中的一个特定模型，其中121表示网络的总层数。DenseNet121的主要特

　子午·2023-09-06 09:03

【YOLOv8改进】Swin Transformer V2网络结构与YOLOv8相结合

>>>【YOLO创新改进&Paper交流合作】>>欢迎交流，思想触碰<<图像分类和目标检测任务。

强盛小灵通专卖员·2023-09-06 02:34

【OpenMMLab】OpenMMLab概述

代表算法库目标检测算法库MMDetection目标检测算法库2MMYOLO文字检测识别算法库MMOCR3D目标检测算法库MMDetection3D旋转目标检测算法库MMRotate图像分割算法库MMSegmentation图像分类

Donny0v0·2023-09-05 17:17

深度学习技巧应用27-最全的深度学习学习计划的设定与应用，看完更加自信

通过参与实际的深度学习项目，如图像分类、目标检测、自然语言处理等，锻炼自己的实践能力和解决问题的能力。深度学习领域发展迅速，新算法和技术不断涌现。保持学习状

微学AI·2023-09-05 15:03

Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法应用

本文提供一套基于Python编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例。本文涵盖高光谱遥感的基础、方法和实践。基础篇以学员为中心，用通俗易懂的语言解释高光谱的基本概念和理论，旨在帮助学员深入理解科学原理。

PhyliciaFelicia·2023-09-05 15:16

基于Vgg-Unet模型自动驾驶场景检测

1.VGGVGG全称是VisualGeometryGroup属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面,VGG的输入被设置为大小为224x244

爱因诗贤·2023-09-05 11:25

CNN卷积神经网络速描（内容转载）

在图像分类之类的计算机视觉任务中，CNN特别有用；不过，CNN也可以应用于其他机器学习任务，只要该任务中至少一维上的属性的顺序对分类而言是必不可少的。例如，CNN也用于自然语言处理和音频分析。

时光如刀再没理由·2023-09-05 10:43

Dice系数衡量图像分割中的重叠区域

与其他图像分析任务（如目标检测或图像分类）不同，语义分割要求对图像进行像素级别的标记，提供更详细

夏天是冰红茶·2023-09-05 05:15

您必须尝试的 4 种经典特征提取技术！

二、概述图像分类长期以来一直是计算机视觉领域的热门话题，并希望能够保持这种状态。为什么不应该呢？随着一次又一次的装备，它配备了机器来回答一个非常基本的问题！“我看到了什么？”

无水先生·2023-09-05 00:01

FasterViT实战：使用FasterViT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数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集摘要论文翻译：https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/131542132官方源码：https://github.com/NVlabs/FasterViT这是一篇来自英伟达的论文。FasterViT结合了CNN的快速

静静AI学堂·2023-09-05 00:27

FasterViT实战：使用FasterViT实现图像分类任务（二）

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关于EMA设置为True时，不上分的问题测试热力图可视化展示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：FasterViT实战：使用FasterViT实现图像分类任务

静静AI学堂·2023-09-05 00:27

FasterViT:基于分层注意力的快速视觉transformer

静静AI学堂·2023-09-05 00:26

机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林解析

机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林解析引言机器学习算法是人工智能领域的核心，它们用于解决各种问题，从预测房价到图像分类。

不一样的老墨·2023-09-04 19:45

「解析」YOLOv5 classify分类模板

学习深度学习有些时间了，相信很多小伙伴都已经接触图像分类、目标检测甚至图像分割(语义分割)等算法了，相信大部分小伙伴都是从分类入门，接触各式各样的Backbone算法开启自己的炼丹之路。

ViatorSun·2023-09-04 19:43

【炼丹侠】如何用GPU服务器实现GoogLeNet训练

它是在ILSVRC竞赛中取得优异成绩的一种神经网络结构，可以用于图像分类和其他计算机视觉任务。

·2023-09-04 17:17

融合MMEdu和Transformers技术的视障出行智能辅助系统（上海浦育AI未来夏令营结题论文）

本系统利用图像分类、目标检测和深度估计等软件技术，对摄像头实时获取的每一帧图像进行分析，检测盲道有无、红绿灯颜色、前方障碍等情况，并通过语音播报给视障者。

沾花把玖·2023-09-04 16:27

不再使用步长卷积或池化：针对低分辨率图像和小物体的新的CNN构建块

摘要https://arxiv.org/pdf/2208.03641.pdf卷积神经网络（CNN）在许多计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类和目标检测。

静静AI学堂·2023-09-04 10:43

【第37篇】EdgeViTs：在移动设备上使用Vision Transformers 的轻量级 CNN

静静AI学堂·2023-09-04 09:51

几种常见的计算机视觉中的损失函数原理理解&分析

这里将尝试分析理解计算机视觉中一些基本的损失函数和图像分类、图像检测以及图像分割任务中常用的主流损失函数。基本的损失函数L2Loss这是计算损失函数最基本的损失函数，PyTorch中也将其

云深安小生·2023-09-04 04:12

YoloV8改进策略：Intel面向参数高效动态卷积KernelWarehouse，YoloV8的上分显眼包

面向参数高效动态卷积——KernelWarehouse1、简介2、相关工作3、方法3.1、KernelWarehouse的表述3.2、KernelWarehouse的注意力模块4、实验4.1、ImageNet上的图像分类

静静AI学堂·2023-09-04 03:13

论文笔记-GAN-Guided Deformable Attention Network for Identifying Thyroid Nodules in Ultrasound Images

数据：甲状腺结节超声图像任务：分类（良性、恶性）困难：只利用图像分类较困难

升不上三段的大鱼·2023-09-03 23:39

PyTorch深度学习实战——猫狗分类

——猫狗分类0.前言1.猫狗分类数据集2.使用PyTorch实现猫狗分类3.训练数据数量对模型性能的影响相关链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络，并且在Fashion-MNIST数据集上执行图像分类

盼小辉丶·2023-09-03 14:50

如何使用Java进行机器学习?

Deeplearning4j：Deeplearning4j是一个用于深度学习的开源库，支持多种神经网络模型和训练算法，可以用于图像分类、文本分析等任务。ApacheMahout：Apa

玥沐春风·2023-09-03 09:37

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.深度学习基础

我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。

蒸饺与白茶·2023-09-03 05:02

Pytorch学习系列-04-构建卷积神经网络实现CIFAR-10图片分类

对CIFAR-10数据集进行图像分类。数据集中的图像大小为32x32x3。定义卷积神经网络的结构这里，将定义一个CNN的结构。

骚火棍·2023-09-02 11:37

解码注意力Attention机制：从技术解析到PyTorch实战

注意力机制基础概念定义组件注意力机制的分类举例说明三、注意力机制的数学模型基础数学表达式注意力函数计算权重数学意义举例解析四、注意力网络在NLP中的应用机器翻译代码示例文本摘要代码示例命名实体识别（NER）代码示例五、注意力网络在计算机视觉中的应用图像分类代码示例目标检测代码示例图像生成代码示例六

TechLead KrisChang·2023-09-02 11:24

卷积神经网络实现猴痘疾病图像分类 - P4

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：Pytorch实战|第P4周：猴痘病识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子目录环境步骤环境设置包引用全局对象数据准备数据集准备迭代对象准备模型设计模型训练训练函数评估函数模型训练保存最佳模型结果展示训练过程图示加载最佳模型随机选择一张图片进行预测总结与心得体会环境系统:Linux语言:Python3.8.10深度学习框

好名让狗申请了·2023-09-02 05:50

PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。

思考的小猴子·2023-09-02 04:05

零基础教程：使用yolov8训练自己的目标检测数据集

YOLOv8设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。

Dragon_0010·2023-09-02 02:43

神经网络与卷积神经网络

全连接神经网络在图像分类、语音识别、机器翻译、自然语言处理等领域经常使用。例如，在图像分类中，网络的输入是原始图像像素值，

牛哥带你学代码·2023-09-01 18:06

IBM Watson Machine Learning Accelerator 加速深度学习和大规模、高分辨率的图像处理

随着人类在计算、算法和数据访问上不断取得进步，企业正在更广泛地采用深度学习，通过语音识别、自然语言处理和图像分类来提取和深化洞察。

小信瑞·2023-09-01 09:44

CNN（六）：ResNeXt-50实战

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制ResNeXt是有何凯明团队在2017年CVPR会议上提出来的新型图像分类网络。

放鹿的散妃·2023-09-01 08:12

【深度神经网络原理结合代码剖析】网络训练

关于网络训练代码的剖析还是用一个简单的网络，做图像分类任务来举例。在以下代码中，我们定义了一个ModelNet网络，包含了卷积池化和全连接层。接下来我们从路径path中读取了需要的训练数据。

犟果·2023-09-01 06:29

图像分类 Image Classification

原文链接：http://cs231n.github.io/classification/Example示例例如，在下面的图像中，图像分类模型采用一张图像，并将概率分配给4个标签{cat，dog，hat，

_YDS·2023-09-01 06:50

基于 Tensorflow 的蘑菇分类

当对人类（猫、狗、汽车……）进行图像分类非常简单时，机器总是很难具有竞争力，这是我们人类从小就学

小北的北·2023-09-01 05:30

论文阅读4-综述文章：深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述

深度学习算法图像分类传统是传统图像分类算法主要使用ＳＩＦＴ，ＬＢＰ等算法来手动提取特征，再将提取的特征用于训练支持向量机（Ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）等分类器进行分类取得的最好的错误率是

人生总可重来·2023-08-31 20:40

基于卷积神经网络的图像分类

现在是学习卷积神经网络及其在图像分类中的应用了。什么是卷积？卷积运算是使用具有恒定大小的“窗口”移动图像，并将图像像素与卷积窗口相乘以获得输出图像的过程。

人工智能与算法学习·2023-08-31 20:09

遥感数字图像处理实验教程（韦玉春）--部分实验问题回答

目录实验三、图像合成和显示增强一、目的二、要求三、实验实验五、图像变换一、目的二、要求三、实验实验六、图像滤波一、目的二、要求三、实验实验七、图像分割一、目的二、要求三、实验实验八、图像分类一、目的二、

juechen333·2023-08-31 17:12

深度学习笔记9_Softmax回归_图像分类（李沐，pytorch)

%matplotlibinlineimporttorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2ld2l.use_svg_display()SVG是一种无损格式–意味着它在压缩时不会丢失任何数据，可以呈现无限数量的颜色。d2l.use_svg_dis

贤良淑德列克星敦_CV2·2023-08-31 13:16

Milk-V Duo开发板实战——基于MobileNetV2的的图像分类

Milk-VDuo开发板实战——基于MobileNetV2的的图像分类本教程介绍使用TPU-MLIR工具链对MobileNet-Caffe模型进行转换，生成MLIR以及MLIR量化成INT8模型，并在Milk-VDuo

算能开发者社区·2023-08-31 07:03

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（二十一）：目标检测

AI学习目录汇总1、简述通过前面的学习，已经了解了图像分类模型的原理及实现。图像分类是假定图像中只有一个目标，算法上是对整个图像做的分类。

郭老二·2023-08-31 05:17

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