第4周：综合应用和实战项目Day21-24:实战项目项目目标：开始一个小型项目，如图像分类、文本生成或其他您感兴趣的任务。应用到目前为止所学的知识。

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_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】EfficientNet_V1模型算法详解前言

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型Ghostnetv1，华为的GhostNet是一种轻量级卷积神经网络，旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。

任务2涉及基于定向变化的多类图像分类。此外，我们在任务3中包括了胸部X光图像的性别分类（男性/女性的2类分类），并在任务4中通过回归分析从X射线图像中估计了年龄。

fromkeras.datasetsimportcifar10fromkerasimportregularizersfromkeras.callbacksimportModelCheckpointfromkeras.layersimportConv2D,Activation,BatchNormalization,MaxPooling2D,Dropout,Flatten,Densefromkeras

动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构（三）softmax运算（四）小批量样本的矢量化（五）损失函数二、图像分类数据集

IEEEGRSL2023：GridNetwork:基于各向异性视角下特征提取的高光谱影像分类题目GridNetwork:FeatureExtractioninAnisotropicPerspectiveforHyperspectralImageClassification

MXNet提供了丰富的神经网络层和优化算法，可以用于各种深度学习任务，如图像分类、目标检测、语音识别等。同时，MXNet还具有高效、灵活、易用等特点，受到了广泛的关注和应用。

Abstract自注意力网络已经在自然语言处理领域取得了革命性的进展，并在图像分析任务（如图像分类和目标检测）中取得了令人瞩目的成就。

PatchEmbeddingsHybridArchitectureFine-tuningandhigherresolutionPyTorch实现VisionTransformerVisionTransformer（VIT）VisionTransformer（ViT）是一种新兴的图像分类模型

高光谱成像技术高光谱成像技术是一种捕获和分析宽波长信息的技术，能够对材料和特征进行详细的光谱分析和识别。

文章目录激光雷达入射角效应地基高光谱激光雷达入射角效应激光雷达入射角效应模型简要发展历史（还有其他模型，在此简要列举五种）1.朗伯余弦定律。

有关激光雷达植被叶片入射角效应总结，请查看激光雷达植被叶片入射角效应/地基高光谱激光雷达植被叶片入射角效应。

激光雷达/高光谱激光雷达距离效应半高宽（Full-widthatthehalfofthemaximum,FWHM）是指回波波峰一半所对应的时间全宽，是时间概念，单位一般为ns等。

二、实验内容与方法2.1猫咪分类2.1.1任务简介：根据所学的人工神经网络的知识对十二种猫进行分类，属于CV方向经典的图像分类任务。

基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力，训练自己构建的图像分类器，从而实现迁移学习。目录一、导入必要库二、定义目录变量三、数据预处理--数据增强+标签处理1.定义图像数据生成器2.标注样本的

PyTorch的文档质量比较高，入门较为容易，这篇博客选取官方链接里面的例子，介绍如何用PyTorch训练一个ResNet模型用于图像分类，代码逻辑非常清晰，基本上和许多深度学习框架的代码思路类似，非常适合初学者想上手

VOCVOC（VisualObjectClasses）是一个流行的计算机视觉数据集，用于目标检测、图像分类和语义分割等任务。VOC数据集包含了多个类别的物体，如人、汽车、动物等，每个物体类别都有其对

自己进行在深度学习时对数据的处理,希望可以帮助大家文章目录前言一、观察数据格式二、划分训练集和测试集总结前言在进行图像分类时我们经常得到的数据集各种各样,接下来我教大家如划分测试集和训练集.一、观察数据格式我们一般获得的数据在一个文件夹里

2.相关应用关于CLIP模型的一些应用总结如下：图像分类和检索：CLIP可以通过将图像与

比如，2006年发布的ImageNet，就是机器学习社区最流行的图像分类基准数据集，包含超过1400万张标注图像，也成为评估计

IEEEGRSL2019：HybridSN：基于3-D–2-DCNN的高光谱分类题目HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification

1课题背景2实现目标3当前市面上疲劳驾驶检测的方法4相关数据集5基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构6.2疲劳图像分类训练

深度学习—从入门到放弃（四）优化器1.案例引入-MNIST手写数字识别现代深度学习优化中的许多核心思想（和技巧）可以在训练MLP以解决图像分类任务的中进行说明。

本文在于能够让大家能够更加快速地了解MIL这个领域，因此将从以下几个方面重点介绍MIL：MIL背景介绍；理论MIL概述：注意力网络；对比学习；介入学习；强化学习；GAN；应用MIL概述：全幻灯片分类；视频异常检测；图像分类

摘要1.1核心2模型架构2.1概览2.2对应CV的特定修改和相关理解3代码4总结1摘要1.1核心通过将图像切成patch线形层编码成token特征编码的方法，用transformer的encoder来做图像分类

尽管YOLOv5的名称暗示它是用于目标检测，但这种算法也可以进行图像分类任务。要注意的是，YOLOv5主要被设

摘要归一化技术已被广泛应用于深度学习领域，因为它们能够提高学习率并减少对初始化的依赖。然而，流行的归一化技术的有效性通常仅限于特定领域。与标准的批量归一化（BatchNormalization，BN）和层归一化（LayerNormalization，LN）不同，其中BN沿（N，H，W）维度计算均值和方差，而LN沿（C，H，W）维度计算均值和方差（N、C、H和W分别是批量、通道、空间高度和宽度维度）

PyTorch深度学习实战（28）——对抗攻击0.前言1.对抗攻击2.对抗攻击模型分析3.使用PyTorch实现对抗攻击小结系列链接0.前言近年来，深度学习在图像分类、目标检测、图像分割等诸多领域取得了突破性进展

例如，如果你的任务是图像分类，你可能会选择在大规模图像数据集（如ImageNet）上预训练的模型。数据准

Day02-十二生肖实践作业paddle深度学习万能公式一、问题定义十二生肖分类的本质是图像分类任务，我们采用CNN网络结构进行相关实践。

IEEETGRS2021：基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类题目MorphologicalConvolutionalNeuralNetworksforHyperspectralImageClassification

自动化：CV技术可以在没有人工干预的情况下完成很多复杂的视觉任务，例如目标检测、图像分类和人脸识别等。可扩展性：CV技术可以迅速处理大规模图像和视频数据集，适用于需要快速处理大量数据的应用领域，如

以图像分类为例，数据的质量和数量直接影响着AI模型的性能

在图像分类任务中，卷积神经网络（CNN）相比于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）具有以下优势：局部感知能力：CNN通过使用卷积层和池化层来捕捉图像中的局部特征。

CoupledNonnegativeMatrixFactorizationUnmixingforHyperspectralandMultispectralDataFusion摘要：本文提出了耦合非负矩阵分解解混合（CNMF），用于低空间分辨率高光谱和高空间分辨率多光谱数据的融合

文章目录1.零样本图像分类简介1.1什么是零样本图像分类?1.2通俗一点的解释2.模型原理图3.环境配置4.代码实战5.Gradio前端页面5.1什么是Gradio?

目录第一章高分遥感图像分类概述1、遥感图像分类概念与内涵1)、数字图像处理的三个层次2)、图像处理技术分类的三种基本范畴3)、遥感最终目的4)、遥感分类定义5)、遥感分类意义6)、遥感分类原理2、遥感图像分类的技术发展

01-目标检测笔记一、目标检测基本概念1.1基本概念图像分类：判断输入的图像中是否包含感兴趣的物体目标检测：需要在识别出图片中目标类别的基础上，还要精确定位到目标的具体位置，并用外接矩形框标出1.2目标检测的思路如果知道了图中某个位置存在物体

对于CASI/SASI这样的航空高光谱传感器没有对应的传感器模型怎么办？如何对受地形影响的山区进行大气校正呢？影像中有雾霾、薄云在大气校正的同时如何去除呢？

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ResNet详解原论文地址[1512.03385

场景介绍MindSporeLite是一款AI引擎，它提供了面向不同硬件设备AI模型推理的功能，目前已经在图像分类、目标识别、人脸识别、文字识别等应用中广泛使用。

目录加载的训练数据是图片！！！加载的训练数据是张量！！！在模型训练完成后，可以通过绘制ROC曲线来评估模型的分类性能。ROC曲线是以真正率（TruePositiveRate，TPR）为纵轴，假正率（FalsePositiveRate，FPR）为横轴的曲线，它反映了模型在不同阈值下的分类性能。加载的训练数据是图片！！！当你的数据是图片时，你可以使用torchvision.datasets.Image

YOLOv8是ultralytics（超溶体）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。

卷积神经网络CNNCNN在图像处理中的应用图像分类：input：像素矩阵output：输出类别的向量大部分pattern比整张图片要小CNN的架构Convolution卷积计算：将卷积核与像素矩阵进行内积计算

基于CNN搭建LeNet网络，实现对MNIST手写数字数据集的图像分类，精确率能够达到98%此过程数据集使用了软件所自带的，代码运行如下

数据预处理三.网络结构1.采用残差网络(ResNets)四.损失函数五.具体说明超参数的调节过程六.拟合处理七.训练过程中loss的变化八.测试集上评估最后模型的效果九.经典算法/优点和缺点1.研究方向：图像分类

ZerothOrderOptimizationBasedBlack-boxAttackstoDeepNeuralNetworkswithoutTrainingSubstituteModels》Abstract深度神经网络(DNN)是当今时代最突出的技术之一，在许多机器学习任务中实现了最先进的性能，包括但不限于图像分类

2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器，更多的情况神经网络适合使用在更加复杂的情况，比如图像分类的问题

目录写在前面的一些内容一、实践：基于ResNet18网络完成图像分类任务1.数据处理(1)数据集介绍(2)数据读取(3)构造Dataset类2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、实验Q&A