鸟类分类识别

深度学习识别CIFAR10：pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较（一）

CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集，比MINIST更复杂，而且是RGB彩色图片。看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率。
weixin_30316097·2022-12-04 00:20

2022认证杯数学建模ABCD赛题思路分析 - 小美赛

：A题与去年美赛类似，B题利用关联分析和决策树可以解决，C题是向量分类的老问题了(机器学习、深度学习都可以做，数据无标签就用非监督聚类来做)，D题语文建模就不多讲了难度上：B>A>C>DC题思路1动作分类识别技术由于人体运动的复杂性
建模君Assistance·2022-12-03 21:51

基于卷积神经网络和SVM分类器的汽车识别-matlab

本程序利用卷积神经网络自主提取特征，结合SVM分类器进行车型的分类识别。
人工智能专属驿站·2022-12-03 07:02

【神经网络】(6) 卷积神经网络（VGG16），案例：鸟类图片4分类

各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0中的VGG16卷积神经网络模型，案例：现在有四种鸟类的图片各200张，构建卷积神经网络，预测图片属于哪个分类。
立Sir·2022-12-02 15:33

关于YOLO的资料收集

voc-2017基本信息作为标准数据集，voc-2007是衡量图像分类识别能力的基准，faster-rcnn，yolo-v1,yolo-v2都以此数
干粮的节操菌·2022-12-01 13:01

雷达的工作原理示意图_汽车毫米波雷达的拆解

引言：今天周六继续写硬件拆解这一块的工作，今天找一个MRR的77GHz的毫米波雷达做拆解分析，毫米波雷达工作原理是通过天线向外发射毫米波，并接收目标反射信号，通过对信号进行对比和处理，最终完成对目标的分类识别
杜连涛·2022-12-01 11:41

Java实现darknet+yolov4的目标检测

darknet简介2、yolov43、java如何实现3.1、OpenCV原理和内存管理3.2、实现详解3.3、完整代码4、结语1、darknet简介darknet是c语言实现的开源AI深度学习框架，一般用于物体分类识别
网上搬砖·2022-12-01 08:30

通过L-evy飞行进行布谷鸟搜索

这个算法是基于一些布谷鸟物种的强制性的幼虫寄生行为与一些鸟类和果蝇的L-evy飞行行为相结合。我们针对测试函数验证了所提出的算法，然后将其性能与遗传算法和粒子群优化的性能进行比较。
脑电永不过时·2022-12-01 08:52

（Matlab）PNN多分类识别、混淆可视化（可做算法对比）

1、多分类数据(m个数据特征值，n个类别)2、随机划分训练集、测试集数据（8：2，根据需要自己设定）3、PNN多分类训练及测试4、识别结果可视化(混淆矩阵、热力图)
m0_52881116·2022-11-30 19:14

深度学习之加载VGG19模型分类识别

主要参考博客：https://blog.csdn.net/u011046017/article/details/80672597#%E8%AE%AD%E7%BB%83%E4%BB%A3%E7%A0%81http://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/1、物体分类imagenet_classes.pyclass_names='''tench,Tincat
weixin_30539835·2022-11-30 16:59

多标签分类与多任务学习

因此就不能再像以往的模型一样，输出用softmax激活函数激活，因为我们最终的输出标签可能同时有很多的类，例如鸟类有羽毛和啄。
CExploer·2022-11-30 13:48

福利 | 从生物学到神经元：人工神经网络 ( ANN ) 简介

文末有数据派THU福利哦[导读]我们从鸟类那里得到启发，学会了飞翔，从牛蒡那里得到启发，发明了魔术贴，还有很多其他的发明都是被自然所启发。
数据派THU·2022-11-29 11:34

第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现

天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：Pytorch实战|第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现(训练营内部成员可读)原作者：K同学啊|接辅导、项目定制本周任务为：使用YOLOv5-backbone搭建分类识别网络
LoveData_·2022-11-28 21:30

基于VggNet网络与ResNet神经网络的物体分类识别研究-附Matlab代码

⭕⭕目录⭕⭕✳️一、引言✳️二、VGGNet网络与ResNet网络模型✳️2.1VGG16网络✳️2.2ResNet-18网络✳️三、训练与实验结果✳️3.1CIFAＲ-10数据集✳️3.2ResNet-18训练与识别结果✳️3.3VGG16网络训练与识别结果✳️四、参考文献✳️五、Matlab代码获取✳️一、引言近年来，随着计算机技术的飞速进步，图像分类具有非常强的实际应用价值，一直是计算机视觉
matlab科研中心·2022-11-28 14:33

基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统

原文在这里，如下所示：这里主要是希望基于PyTorch框架开发实现这套系统，先看下整体效果：基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统整体项目文件结构
Together_CZ·2022-11-28 12:25

机器学习笔记-BP神经网络

BP神经网络也是整个人工神经网络体系的精华，广泛应用于分类识别，逼近，回归，压缩等领域。
小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:35

模式分类识别 | BP神经网络多特征分类预测（Matlab完整程序）

模式分类识别|BP神经网络多特征分类预测（Matlab完整程序）目录模式分类识别|BP神经网络多特征分类预测（Matlab完整程序）分类结果基本介绍程序设计参考资料分类结果基本介绍
小橘算法屋·2022-11-27 05:19

基于CNN的垃圾分类识别系统

昨天在整理电脑资料的时候无意间发现了前两年下载的数据集，应该是哪里举办的比赛，赛题就是垃圾分类识别相关的任务，当时其实做了一些工作，无奈后面没有继续了就搁置了，最近一年多的时间大都在做CV的项目，今天看到这个数据集
Together_CZ·2022-11-26 21:39

基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统

今天在查资料的时候在网上看到一篇文章，博主是基于TensorFlow实现的CNN来完成对垃圾分类识别的，想到最近正好在使用Pytorch就想也做一下，就当是项目开发实践了。
2201_75285525·2022-11-26 21:08

深度学习之基于VGG16与ResNet50实现鸟类识别

鸟类识别在之前做过，但是效果特别差。而且ResNet50的效果直接差到爆炸，这次利用VGG16与ResNet50的官方模型进行鸟类识别。
starlet_kiss·2022-11-26 18:46

MatConvNet使用入门之车牌数字字符识别

相对于上一篇提到的利用已经训练好的模型imagenet-vgg-m-2048.mat等进行分类识别，这次我们需要利用自己的数据集对模型进行训练，然后利用图片进行测试。
mini猿要成长QAQ·2022-11-26 14:47

基于粒子群优化深度置信网络的分类预测

最顶层的softmax回归层作为标签层输出分类识别的结果，其余层完成特征提取。DBN的学习训练过程可以划分为预训练和微调两个阶段。
matlab数学建模加油站+·2022-11-26 12:16

MATLAB与深度学习（三）— 训练神经网络（图像分类识别）

这篇文章作为上一篇的补充和拓展，再添加几个例子和相应的介绍。1.创建和训练新的神经网络的步骤下载数据集创建和配置网络层常用网络层:卷积层将输入图像放进一组卷积滤波器，每个滤波器激活图像中的某些特征。ReLU层通过将负值映射到零和保持正数值，实现更快、更高效的训练。池化层通过执行非线性下采样，减少网络需要学习的参数个数，从而简化输出。全连接层将网络2D空间特征“扁平化”为1D矢量，为分类目的而表示图
小之林·2022-11-26 02:29

PyTorch深度学习中卷积神经网络（CNN）的讲解及图像处理实战（超详细 附源码）

需要源码和图片集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、卷积神经网络简介卷积神经网络是深度学习中最常用的一种网络结构，它作为一种深度神经网络结构，擅长处理图像相关的问题，能够将目标图像降维并提取特征，以进行分类识别等运算二
showswoller·2022-11-25 17:27

【CNN】LeNet——卷积神经网络的开山鼻祖

在那时候，没有GPU帮助训练模型，甚至CPU的速度也很慢，因此，LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点
lingchen1906·2022-11-25 14:28

pytorch自带网络_PyTorch 中的 tensorboard 可视化

如果我们实现了一个CNN网络，在mnist上通过两个卷积层完成分类识别。但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如loss和accuracy的变化曲线。
weixin_39932181·2022-11-25 10:34

jsp中怎么读取图片保存到指定文件夹下最简单例子_PyTorch 中的 tensorboard 可视化...

如果我们实现了一个CNN网络，在mnist上通过两个卷积层完成分类识别。但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如loss和accuracy的变化曲线。
weixin_39652658·2022-11-25 10:33

卷积神经网络识别cifar10

10个类别的RGB彩色图片分别为：飞机（airlane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫（cat）、鹿（deer）、狗（dog）、蛙类（frog）、马（horse）、船（ship）和卡车
lianggege88·2022-11-25 05:56

NTS-Net

项目地址：https://github.com/yangze0930/NTS-Net在自己设备上复现时，鸟类数据集能够达到论文中的效果，但是汽车数据集的accuracy只有90.3%，和论文中描述的93.9%
景唯acr·2022-11-24 16:07

NTS-Net复现出bug

最近看这篇论文《LearningtoNavigateforFine-grainedClassification》，下载了源码想要复现，下载的cuda是9.2版本，python3.7，把鸟类数据集放进去之后
秃头美少女wxy·2022-11-24 16:55

目标检测数据集整理（持续更新）

有2万多种物体,是当前图像识别的最大数据集PASCALVOC下载地址：http://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/该数据集是视觉对象的分类识别和检测的基准测试
奶茶不加冰·2022-11-24 11:08

基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位 -- 全过程总结

系列文章：基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（一）--数据集原图获取与标注基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（二）--yolov5运行环境搭建及label格式转换基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位
红颜如霜·2022-11-24 10:03

模式分类识别 | PSO-BP粒子群优化神经网络多特征分类预测（Matlab完整程序）

模式分类识别|PSO-BP粒子群优化神经网络多特征分类预测（Matlab完整程序）目录模式分类识别|PSO-BP粒子群优化神经网络多特征分类预测（Matlab完整程序）分类结果基本介绍程序设计参考资料分类结果
小橘算法屋·2022-11-24 01:44

模式分类识别 | SVM支持向量机多特征分类预测（Matlab完整程序）

模式分类识别|SVM支持向量机多特征分类预测（Matlab完整程序）目录模式分类识别|SVM支持向量机多特征分类预测（Matlab完整程序）预测结果基本介绍程序设计参考资料预测结果基本介绍支持向量机（supportvectormachines
小橘算法屋·2022-11-24 01:41

CIFAR-10 数据集简介

一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机（a叩lane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫（cat）、鹿（deer）、狗（dog）、蛙类（frog）、马（horse）、船（ship）和卡车
数据艺术家小白学习中·2022-11-23 16:28

CIFAR-10数据集（介绍、下载读取、可视化显示、另存为图片）

一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机（airplane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫（cat）、鹿（deer）、狗（dog）、蛙类（f
qq_40755283·2022-11-23 16:58

CIFAR-10 数据集

一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机（a叩lane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫（cat）、鹿（deer）、狗（dog）、蛙类（
edward_zcl·2022-11-23 16:56

cifar10数据集下载及图片格式解析

一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机（a叩lane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫（cat）、鹿（deer）、狗（dog）、蛙类（frog）、马（horse）、船（ship）和卡车
Briwisdom·2022-11-23 16:54

第六届全国计算机学科博士后论坛,大会 | 「2018 第六届全国计算机学科博士后论坛」今天召开，鹏城实验室博士后工作站挂牌...

黄正能教授讲道，现在生活中有大量的摄像头、海量的视觉数据，深度学习的发展也带来了分类识别、检测追踪、语义分割、人体姿态识别等等技术成果，在交通、渔业都有诸多应用。那么未来还能做什么？
苏白衣·2022-11-23 07:43

机器学习实战（一）——机器学习主要任务

1.1何谓机器学习把无序的数据转换为有用的信息1.2机器学习重要性机器学习的重要性不言而喻，它可以帮助我们解决生活当中的很多问题，比如预测鸟的种类，有时我们不可能在发现一种我们不知道的鸟的种类时，去请教鸟类的专家
xiao52x·2022-11-23 06:28

pythonlbp纹理提取_特征提取算法（1）——纹理特征提取算法LBP

模式识别中进行匹配识别或者分类器分类识别时，判断的依据就是图像特征。用提取的特征表示整幅图像内容，根据特征匹配或者分类图像目标。
weixin_39915210·2022-11-23 04:48

2022CCF BDCI 大数据平台安全事件检测与分类识别 复盘

目录文章目录目录初识孤立森林了解TFIDF+调优复赛初识pyod折磨自己放弃初识孤立森林初赛的时候，是看交流区大佬分享的一个关于孤立森林的0.49baseline，然后才使得自己去尝试这个无标签数据的分类比赛。（去查了下孤立森林就是，异常点检测的算法）然后也是用全正样本的提交，根据F1_score算出来了正样本的比例（正样本是攻击日志，数量少（500w的0.3%），负样本是正常日志，数量多500w
墨苏玩电脑·2022-11-22 20:06

Matlab分类识别实战||基于神经网络的深水船水声音数据集的识别与分类（GoogLeNet+SqueezeNet+AlexNet）

目录一、前言二、数据集.mat文件三、数据集的处理四、数据信号图示五、创建时频图六、GoogLeNet训练6.1加载训练模型6.2修改网络参数6.3设置训练选项并训练GoogLeNet6.4评估GoogLeNet准确度七、SqueezeNet训练7.1加载训练模型7.2修改网络参数7.3准备数据7.4设置训练选项并训练SqueezeNet7.5评估SqueezeNet准确度八、AlexNet训练8
Inochigohan·2022-11-22 13:04

使用Resnet网络对人脸图像分类识别出男女性别（包含数据集制作+训练+测试）

文章目录前言一、数据预处理1.分类数据存放2.生成train.txt与val.txt二、更改配置文件1.自定义修改三、定义resnet网络四、train.py训练五、预测predict.py实现六、预测结果七、完整项目代码+数据集(大于1500张)总结前言本打算昨天写这篇博客的，推迟到今天晚上。实际上，上午我已经把模型训练完了，迭代100次，最后准确率可达到95%，考虑到用的台式机没有装显卡，所以
雨果先生·2022-11-22 09:48

基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（二） -- yolov5运行环境搭建及label格式转换

系列文章：基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（一）--数据集原图获取与标注基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（二）--yolov5运行环境搭建及label格式转换基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位
红颜如霜·2022-11-22 06:14

毕设基于深度学习的以图搜图系统 matlab语言

深度神经网络可以通过对大规模的图像数据进行自适应学习，“记忆”并“抽象”图像特征，形成权重参数，进而实现分类识别、
wsysxxn·2022-11-22 03:35

模式分类识别 | RF随机森林多特征分类预测及变量重要度衡量（Matlab完整程序）

模式分类识别|RF随机森林多特征分类预测及变量重要度衡量（Matlab完整程序）目录模式分类识别|RF随机森林多特征分类预测及变量重要度衡量（Matlab完整程序）预测结果基本介绍程序设计参考资料预测结果
小橘算法屋·2022-11-22 00:37

计算机视觉如何入门？计算机视觉应用领域

计算机视觉，主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个杯子那是一条狗。或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，遗留物，人群聚集等。
程序猿-饭饭·2022-11-21 13:46

模式识别设计：基于Matlab PCA的BP神经网络人脸表情分类识别

文件大小：9M代码行数：876行(主函数)开发环境：Matlab2018、2020点击下载：点击下载简要概述：基于误差反向传播算法的BP神经网络的人脸表情分类识别系统，利用PCA（主成分分析法）对人脸图像进行降维并提取主成分特征
索炜达.猿创·2022-11-21 10:50

Halcon Deep Learning Object Detection 和 C# 客户端调用模型进行识别

文章目录分类识别样例程序工具标注图片样例图片导入图片并标注样例工程地址Halcon代码导出语言文件C#客户端使用模型进行识别新建项目代码总结分类识别样例程序工具Halcon开发工具Halcon标注工具Vs2022
iml6yu·2022-11-21 07:02
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