C#OpenVINO图像分类

数据增强：提高机器学习性能的有效技巧

文章目录1.数据增强的概念和意义2.常用的数据增强技巧2.1图像数据增强2.2文本数据增强3.数据增强在机器学习中的应用3.1图像分类3.2目标3.3语义分割3.4文本分类3.5生成对抗网络（GAN）4
IT·陈寒·2023-08-25 22:04

VIT 论文精读 | transformer架构引入CV的开创性工作

打成多个patch2.2transformer和卷积网络比较2.3结构2.4clsVs全局平均池化2.5位置编码3实验1.背景VIT是基于transformer的在图像分类大放异彩的变体，transformer
Qodi·2023-08-25 09:47

计算机竞赛 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
Mr.D学长·2023-08-25 09:23

【动手学深度学习】--20.目标检测和边界框

文章目录目标检测和边界框1.目标检测2.边界框目标检测和边界框学习视频：物体检测和数据集【动手学深度学习v2】官方笔记：目标检测和边界框在图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别
小d<>·2023-08-25 07:47

MMEdu实现摄像头图像分类（Python版）

先安装MMEdu库！MMEdu安装：https://blog.csdn.net/zyl_coder/article/details/132483865下面的代码请在Jupyter上运行，并自己准备数据集。若模型还未训练，请先在本地训练完模型后再进行模型推理。importcv2capture=cv2.VideoCapture(0)fromMMEduimportMMClassificationascl
沾花把玖·2023-08-25 06:51

图像质量评估---FID

这种视觉特征是使用Inceptionv3图像分类模型提取特征并计算得到的。FID在最佳情况下的得分为0.0，表示两组图像相同。分数越低代表两组图像越相似，或者说二者的统计量越相似。FID分数常被用于
xiaoxuan1120·2023-08-24 20:10

【图像分类】基于卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述文献来源：深度神经网络最近已广泛应用于高光谱图像（HSI）分类。然而，它的成功在很大程度上归功于许多标记样品，这些样品的采集需要花费大量的时间和金钱。为了在降低标注成本的同时提高分类性能，本文提出了一种用于HSI分
然哥依旧·2023-08-24 09:43

基于深度学习的裂纹图像分类研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述基于深度学习的裂纹图像分类研究可以帮助自动识别和分类各种材料表面上的裂纹。
程序猿鑫·2023-08-24 07:12

Mnist图像分类(tensorflow)

Mnist图像分类(tensorflow)1.1案例概述1.1.1案例简介用深度学习做项目，当下最流行的就是Tensorflow框架了。那么什么是Tensorflow呢？
炼己者·2023-08-23 23:06

机器学习之常用的神经网络技术

深度学习中最常用的神经网络技术和架构有很多，以下是一些最常见和广泛应用的神经网络技术：卷积神经网络（CNN）：主要用于图像处理和计算机视觉任务，如图像分类、物体检测和图像分割。
奋进的大脑袋·2023-08-23 15:53

机器学习笔记 - 使用 AugMix 增强图像分类模型的鲁棒性

一、简述图像分类模型能够预测与训练数据具有相同分布的数据。然而，在现实场景中，输入数据可能会发生变化。
坐望云起·2023-08-23 12:41

如何使用ArcGIS Pro中影像分类工具

遥感图像分类是图像信息提取的一种方法。在特征空间中，依据像元相似度的大小，归类相似的像元，并给每一个像元赋类别值的过程。分类的目标将是将图像中的所有像元自动进行地物类别的分类。
孙同学的一个笔记本·2023-08-23 07:13

机器学习笔记 - PyTorch Image Models图像模型概览 (timm)

一、简述PyTorchImageModels(timm)是一个用于最先进的图像分类的库，包含图像模型、优化器、调度器、增强等的集合；是比较热门的论文及代码库。
坐望云起·2023-08-23 02:45

openai多模态大模型：clip详解及实战

CLIP惊艳之处在于架构非常简洁且效果好到难以置信，在zero-shot文本-图像检索，zero-shot图像分类，文本→图像生成任务guidance，open-domain检测分割等任务上均有非常惊艳的表现
智慧医疗探索者·2023-08-23 01:21

计算机视觉之图像特征提取

应用：颜色直方图常用于图像检索、图像分类和图像匹配等任务。局部二值模式（LocalBinaryPa
奋进的大脑袋·2023-08-22 05:38

YOLO目标检测——猫狗识别数据集下载分享

猫狗识别数据集是一个常用的用于猫和狗图像分类任务的数据集，包含了大量的猫和狗的图像样本数据集点击下载：YOLO猫狗识别数据集+5000图片.rar
YOLO数据集工作室·2023-08-21 22:27

PyTorch深度学习实战——使用卷积神经网络执行图像分类

PyTorch深度学习实战——使用卷积神经网络执行图像分类0.前言1.Fashion-MNIST数据集图像分类2.模型测试相关链接0.前言我们已经在《卷积神经网络详解》一节中介绍了传统神经网络在面对图像平移时的问题以及卷积神经网络
盼小辉丶·2023-08-21 20:07

剪枝基础与实战(2): L1和L2正则化及BatchNormalization讲解

1.CIFAR10数据集CIFAR10是深度学习入门最先接触到的数据集之一，主要用于图像分类任务中，该数据集总共有10个类别。
@BangBang·2023-08-21 14:49

深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解

深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解一、数据增广在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，主要用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，
·2023-08-21 14:40

MNN学习笔记（八）：使用MNN推理Mediapipe模型

1.项目说明最近需要用到一些mediapipe中的模型功能，于是尝试对mediapipe中的一些模型进行转换，并使用MNN进行推理；主要模型包括：图像分类、人脸检测及人脸关键点mesh、手掌检测及手势关键点
MirrorYuChen·2023-08-21 12:56

MNIST手写数字数据集+7000张图片下载

MNIST手写数字图像数据集是一个经典的用于图像分类任务的数据集，其中包含了大量的手写数字图像样本数据集点击下载：MNIST手写数字数据集+7000张图片.rar
YOLO数据集工作室·2023-08-21 11:43

【李沐3】3.5、图像分类数据集

#%matplotlibinline#上述代码是一个注释，用于在JupyterNotebook等环境中显示Matplotlib绘图的结果在单元格内部显示，而不是弹出新的窗口。importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2l#导入必要的
守望↪星空·2023-08-21 05:50

同一数据集（相同路径）的 FID 为负数

这种视觉特征是使用Inceptionv3图像分类模型提取特征并计算得到的。FID在最佳情况下的得分为0.0，表示两组图像相同。分数越低代表两组图像越相似，或者说二者的统计量越相似FID计算公式如下：协
EDPJ·2023-08-20 20:22

【图像分类】基于LIME的CNN 图像分类研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述基于LIME（LocalInterpretableModel-AgnosticExplanations）的CNN图像分类研究是一种用于解释
程序猿鑫·2023-08-20 10:40

机器学习笔记 - 基于keras + 小型Xception网络进行图像分类

一、简述Xception是深度为71层的卷积神经网络，仅依赖于深度可分离的卷积层。论文中将卷积神经网络中的Inception模块解释为常规卷积和深度可分离卷积运算（深度卷积后跟点卷积）之间的中间步骤。从这个角度来看，深度可分离卷积可以理解为具有最大数量塔的Inception模块。下图是原始深度可分离卷积Xception中改进的深度可分离卷积原始的深度可分离卷积是深度卷积后跟点卷积。修改后的深度可分
坐望云起·2023-08-20 07:04

【图像分类】基于卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述文献来源：深度神经网络最近已广泛应用于高光谱图像（HSI）分类。然而，它的成功在很大程度上归功于许多标记样品，这些样品的采集需要花费大量的时间和金钱。为了在降低标注成本的同时提高分类性能，本文提出了一种用于HSI分
长安程序猿·2023-08-19 15:06

Opencv检测人脸、眼睛、嘴巴

1.原理Haar（哈尔）级联：在进行图像分类和跟踪过程中，提取图像的细节很有用，这些细节也被称为特征，对于给定的图像，特征可能会因区域的大小而有所不同，区域大小也可被称为窗口大小。
悸尢·2023-08-19 14:23

神经网络适用于分类问题的最后一层-Softmax和交叉熵损失介绍及梯度推导

分类在深度学习中也很常见，令我印象最深的是图像分类。当然，在NLP中，分类也无处不在。
宇日辰·2023-08-18 12:46

基于人工智能的中医图像分类系统设计与实现

华佗AI《支持中医，永远传承古老文化》本存储库包含一个针对中药的人工智能图像分类系统。该项目的目标是通过输入图像准确识别和分类各种中草药和成分。
zui初的梦想·2023-08-18 09:51

卷积神经网络实现天气图像分类 - P3

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P3周：彩色图片识别：天气识别原作者：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数据准备模型设计模型训练结果展示总结与心得体会环境系统:Linux语言:Python3.8.10深度学习框架:Pyto2.0.0+cu118步骤环境设置首先是包引用importtorch#pytorch主包impo
好名让狗申请了·2023-08-18 07:36

卷积神经网络教程 (CNN) – 使用 TensorFlow 在 Python 中开发图像分类器

在这篇博客中，让我们讨论什么是卷积神经网络(CNN)以及卷积神经网络背后的架构——旨在解决图像识别系统和分类问题。卷积神经网络在图像和视频识别、推荐系统和自然语言处理方面有着广泛的应用。目录计算机如何读取图像？为什么不是全连接网络？
wly476923083·2023-08-17 17:30

计算机视觉五大核心研究任务全解：分类识别、检测分割、人体分析、三维视觉、视频分析

内容涵盖了图像分类与识别、物体检测与分割、人体分析、三维计算机视觉、视频理解与分析等技术，最后展示了无监督学习与自监督学习在计算机视觉中的应用。
·2023-08-17 11:35

论文阅读 - SegFormer

2.1总体结构2.2HierarchicalTransformerEncoder2.3LightweightAll-MLPDecoder3SegFormer和SETR的比较参考资料1概述图像分割任务和图像分类任务是非常相关的
七元权·2023-08-17 11:21

【目标检测】目标检测 相关学习笔记

目标检测算法PASCALVOC2012数据集挑战赛主要分为图像分类目标检测目标分割动作识别数据集分为四个大类交通（飞机船公交车摩托车）住房（杯子椅子餐桌沙发）动物（鸟猫奶牛狗马羊）其他（人）MSCOCO
小胡的博客号Aoife艺馨·2023-08-17 08:20

AlexNet网络结构详解

c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf1、简介AlexNet是2012年ISLVRC(ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge)竞赛的冠军网络，图像分类的正确率从
会害羞的杨卓越·2023-08-17 07:44

深度学习2：过拟合解决办法

例如，在图像分类任务中，可以将输入图像进行微小的扰动，以增加数据的多样性。另一种方法是在模型的隐藏层中添加噪声。例如，在自编码器中，可以在隐藏层中添加高斯噪声，以强制
学术菜鸟小晨·2023-08-17 07:13

深度学习入门-3-计算机视觉-图像分类

1.概述图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。
mlf2051288062·2023-08-17 07:43

[oneAPI] 图像分类CIFAR-10

[oneAPI]图像分类CIFAR-10图像分类参数与包加载数据模型训练过程结果oneAPI比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel
星码·2023-08-17 06:38

VGG16模型详解

它在图像分类任务中获得了当年的第二名，其准确率超过了之前的深度神经网络模型，并为后来的研究提供了重要的启示。1、网络模型结构这张图来源于论文
夏天是冰红茶·2023-08-17 06:19

【图像分类】 理论篇（1） 图像分类的测评指标

本文详细介绍图像分类的测评指标在二分类问题中，样本有正负两个类别，模型对样本的预测结果存在四种组合：真阳性，即预测为正，实际也为正(TruePositive，TP)；假阳性，即预测为正，实际为负(FalsePositive
TechMasterPlus·2023-08-17 03:24

计算机视觉五大核心研究任务全解：分类识别、检测分割、人体分析、三维视觉、视频分析

2000s:机器学习时代1.2.32010s-现在:深度学习的革命1.3应用领域概览1.3.1工业自动化1.3.2医疗图像分析1.3.3自动驾驶1.3.4虚拟现实与增强现实二、计算机视觉五大核心任务2.1图像分类与识别
TechLead KrisChang·2023-08-16 22:17

wsl2 Ubuntu子系统 yolov8测试

借助于以前的YOLO模型版本支持技术，YOLOv8模型运行得更快、更准确，同时为执行任务的训练模型提供了统一的框架，这包括：目标检测实例分割图像分类安装依赖pipinstallultralytics下载权重下载地址
weixin_46119406·2023-08-16 15:01

Detecting Twenty-thousand Classes using Image-level Supervision

而图像分类器的数据集更大，也更容易收集，因此它们的词汇量要大得多。我们提出的Det
计算机CV民工·2023-08-16 13:50

MindSpore！这款刚刚开源的深度学习框架我爱了！

【摘要】本文主要通过两个实际应用案例：一是基于本地JupyterNotebook的MNIST手写数据识别；二是基于华为云服务器的CIFAR-10图像分类，对开源框架MindSpore进行介绍。
·2023-08-16 12:58

图像分类Classification，目标检测Object detection，实例分割Instance segmentati，语义分割semantic segmentation，全景分割等概念的区别

ImageClassification（图像分类）：判断图像的分类，知道里面的东西是什么，不需要知道在哪里，只需要标出存在的类别名称即可。
浮云向晚·2023-08-16 09:11

Python TensorFlow中文教程

TensorFlow在机器学习领域中非常流行，因为它支持各种各样的任务，包括图像分类、语音识别和自然语言处理。在这篇博客文章中，我们将为您提供PythonTensorFlow中文教程。
实相实相·2023-08-16 02:07

【图像分类】理论篇 （4）图像增强opencv实现

随机旋转随机旋转是一种图像增强技术，它通过将图像以随机角度进行旋转来增加数据的多样性，从而帮助改善模型的鲁棒性和泛化能力。这在训练深度学习模型时尤其有用，可以使模型更好地适应各种角度的输入。原图像：旋转后的图像：代码实现：importcv2importnumpyasnpdefrandom_rotate(image,max_angle):    angle=np.random.uniform(-ma
TechMasterPlus·2023-08-15 17:04

【图像分类】理论篇（3）交叉熵损失函数的理解与代码实现

理论公式计算实例图像分类实例：我们希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征，来预测动物的类别，有三种可预测类别:猫、狗、猪。
TechMasterPlus·2023-08-15 17:03

【图像分类】理论篇（2）经典卷积神经网络 Lenet~Densenet

1、卷积运算在二维卷积运算中，卷积窗口从输入张量的左上角开始，从左到右、从上到下滑动。当卷积窗口滑动到新一个位置时，包含在该窗口中的部分张量与卷积核张量进行按元素相乘，得到的张量再求和得到一个单一的标量值，由此我们得出了这一位置的输出张量值。在如上例子中，输出张量的四个元素由二维互相关运算得到，这个输出高度为2、宽度为2，如下所示：importtorchfromtorchimportnndefCo
TechMasterPlus·2023-08-15 17:02

使用Pytorch实现对比学习SimCLR 进行自监督预训练

SimCLR已被证明在各种图像分类基准上优于最先进的无监督学习方法。并且它学习到的表示可
·2023-08-15 16:41
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