C#OpenVINO图像分类

目标检测mAP

目标检测与图像分类不同，目标检测不仅要对检测出来的目标框正确分类，同时，还需要考虑目标框与target是否贴合。
小小小绿叶·2023-08-15 05:04

训练自己的图像分类模型部署在手机设备

这里使用aidlux在手机上使用摄像头作为输入，利用aidlux提供的接口载入模型，实时推理使用代码模版，将模型替换为自己的，看看演示效果，我的手机比较卡，版本太老，所以效果差点，你也可以使用比较新的设备来运行
合格的程序员·2023-08-14 23:18

《零基础实践深度学习》(第2版)学习笔记，（五）深度学习与计算机视觉

文章目录1.计算机视觉概述2.图像分类3.目标检测1.计算机视觉概述图像分类目标检测2.图像分类3.目标检测
智驾·2023-08-14 13:07

YOLOv8目标检测算法

YOLOv5中的C3更换为C2FYOLO系列第一次尝试使用anchor-free新的损失函数YOLOv8简介YOLOv8是Ultralytics公司继YOLOv5算法之后开发的下一代算法模型，目前支持图像分类
BestSongC·2023-08-14 10:05

深度学习---自有图像数据集划分

如需转载，请注明：来源于深度学习—自有图像数据集划分|老五笔记要对自有图像数据集进行图像分类，首选需要将自有图像数据集划分为train和val(或者test）数据集。
dataat·2023-08-14 05:37

Transformer（二）（VIT,TNT）（基于视觉CV）

目录1.视觉中的Attention2.VIT框架（图像分类，不需要decoder）2.1整体框架2.2.CNN和Transformer遇到的问题2.3.1CNN2.3.2Transformer2.3.3
笑傲江湖2023·2023-08-13 19:52

CNNs和视觉Transformer：分析与比较

探索视觉Transformer和卷积神经网络（CNNs）在图像分类任务中的有效性。图像分类是计算机视觉中的关键任务，在工业、医学影像和农业等各个领域得到广泛应用。
小北的北·2023-08-13 10:46

基于python+MobileNetV2算法模型实现一个图像识别分类系统

一、目录算法模型介绍模型使用训练模型评估项目扩展二、算法模型介绍图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向，它在人脸识别、物体检测、图像分类等领域有着广泛的应用。
　子午·2023-08-13 07:50

《AI夏令营（第二期） - CV实践赛事》- Datawhale

type=peasant-identity&ch=ymfk4uU时间规划三环节赛题解读（What）赛题本质：这是一个图像分类问题，需要根据图像序列中的农民特征，对农民进行身份识别。
拾-光·2023-08-13 05:10

计算机竞赛 opencv python 深度学习垃圾图像分类系统

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是opencvpython深度学习垃圾分类系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分这是一个较为新颖的竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate课题简介如今，垃圾分类已成为社会热点话题。其实在2019年4月26日，我国住房和
Mr.D学长·2023-08-13 03:23

PaddleClas--部署并训练自定义数据集

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas(尝鲜版)分类模型PaddleClas图像分类基础知识训练集（traindataset）：用来训练模型，使模型能够识别不同类型的特征
奋力奔跑的小蜗牛·2023-08-13 03:36

面向计算机视觉的深度学习 | iBooker·ApacheCN

——《原则》，生活原则2.3.c在线阅读ApacheCN面试求职交流群724187166ApacheCN学习资源目录面向计算机视觉的深度学习零、前言一、入门二、图像分类三、图像检索四、对象检测五、语义分割六
布客飞龙·2023-08-13 00:03

CNN经典网络模型之GoogleNet论文解读

1.2辅助分类器结构1.3GoogleNet网络结构图1.GoogleNetGoogleNet，也被称为Inception-v1，是由Google团队在2014年提出的一种深度卷积神经网络架构，专门用于图像分类和特征提取任务
山河亦问安·2023-08-12 20:46

基于rsesnet网络架构的图像分类模型

数据预处理部分：数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，比较实用数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可DataLoader模块直接读取batch数据网络模块设置：加载预训练模型，torchvision中有很多经典网络架构，调用起来十分方便，并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练，也就是所谓的迁移学习需要注意的是别人训练好
coding_ksy·2023-08-12 19:10

95个优秀深度学习公共数据集分享，涵盖目标检测、自动驾驶、图像分类等12个大方向【附下载】

近年来，随着人工智能的快速发展，我们对数据集的需求越来越多，一方面，数据集可以帮助我们做练习实践，另一方面，这些数据集同样也能帮助更多研究机构进行更深入的数据挖掘。对于人工智能领域的同学来说，数据集是实验的必要条件，当我们准备跑算法的时候，首先要解决的问题就是数据集。由于我们大多数人是没有自己的数据集的，所以公共数据集就成了最好的选择，但如何搜索、找到适合的数据集？仍然是困扰很多人的问题。这次我就
深度之眼·2023-08-12 15:07

【面试复盘】知乎暑期实习算法实习生（LLM方向）面经

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐1.自我介绍2.介绍操作系统的进程和线程，以及它们的区别3.C++深拷贝和浅拷贝的区别4.Python的列表和元组的区别5.Python的列表和元组是否可以做字典的键6.图像分类的流程
深度之眼·2023-08-12 15:34

【超分引导的低分图像知识蒸馏】

Super-resolutionguidedknowledgedistillationforlow-resolutionimageclassification（超分辨率引导的低分辨率图像分类知识蒸馏）随着深度卷积神经网络的发展
小郭同学要努力·2023-08-11 14:33

竞赛项目 深度学习疲劳驾驶检测 opencv python

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
Mr.D学长·2023-08-11 14:20

计算机竞赛 opencv python 深度学习垃圾图像分类系统

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是opencvpython深度学习垃圾分类系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分这是一个较为新颖的竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate课题简介如今，垃圾分类已成为社会热点话题。其实在2019年4月26日，我国住房和
Mr.D学长·2023-08-11 05:52

机器学习笔记 - 使用CLIP在没有数据的情况下创建图像分类器

这种方法称为零样本图像分类，它可以对原始CLIP模型训练期间未明确看到的类别图像进行分类。一、CLIP理论背景CLIP（对比语言-图像预训练）模型由OpenAI开发，是一种多模态视觉和语言模型。
坐望云起·2023-08-11 02:31

【图像分类】CNN + Transformer 结合系列.4

介绍两篇利用Transformer做图像分类的论文：CoAtNet（NeurIPS2021），ConvMixer（ICLR2022）。
m0_61899108·2023-08-10 10:29

计算机视觉的应用9-视觉领域中的61个经典数据集【大集合】的应用与实战

在计算机视觉领域中，数据集是非常重要的资源，它们可以用于训练和评估图像分类、目标检测、语义分割和其他计算机视觉任务的算法模型。
微学AI·2023-08-10 08:11

【深度学习注意力机制系列】—— SKNet注意力机制（附pytorch实现）

SKNet（SelectiveKernelNetwork）是一种用于图像分类和目标检测任务的深度神经网络架构，其核心创新是引入了选择性的多尺度卷积核（SelectiveKernel）以及一种新颖的注意力机制
卖报的大地主·2023-08-10 07:49

opencv基础49-图像轮廓02-矩特征cv2.moments()-＞（形状分析、物体检测、图像识别、匹配）

矩特征可以用于识别图像中的对象、检测形状以及进行图像分类等任务。矩特征通过计算图像像素的高阶矩来提取特征。这些矩可以表示图像的中心、尺度、旋转和形状等属性。
玩转AI·2023-08-10 06:50

【人工智能】卷积神经网络

用CNN实现离散数据的分类(以图像分类为例子)感受野感受野(ReceptiveField)：卷积神经网络各输出特征图中的每个像素点，在原始输入图片上映射区域的大小全零填充目的：希望卷积计算保持输入特征图的尺寸不变卷积输出特征图维度的计算公式使用全零填充
萌狼蓝天·2023-08-10 06:07

计算机视觉应用方向

计算机视觉可以大致有以下几个方向（更详细的可以参考paperswithcode）：图像分类目标检测图像分割图像生成风格迁移超分辨率1.图像分类图像分类是是视觉识别中的一项基本任务，目的是分辨整个图像并将其分类
header-files·2023-08-10 05:56

图像分类学习笔记（二）——AlexNet

AlexNet是一个经典的卷积神经网络模型，由AlexKrizhevsky等人在2012年提出。ImageNetISVRC是计算机视觉领域里一个十分重要的比赛，AlexNet是2012年ISLVRC2012竞赛的冠军，分类准确率由传统的70%+提升到80%+。也是在那年之后，深度学习开始迅速发展。ISLVRC2012训练集：1,281,167张已标注图片验证集：50,000张已标注图片测试集：10
小乖路路通·2023-08-10 04:08

Xception 算法详解

因此，Xception模型已经被广泛地应用与图像分类、目标检测等任务中。一、理论基础1.前言在计算机视觉领域，卷
梦在黎明破晓时啊·2023-08-10 02:37

PyTorch深度学习图像分类--猫狗大战

PyTorch深度学习图像分类--猫狗大战1.背景介绍2.环境配置2.1软硬件清单2.1.1配置PyPorch2.1.2开发软件2.1.3显卡2.2数据准备3基础理论3.1PyTorch常用模块3.2torchvision3.3
Matrix_CS·2023-08-10 01:34

卷积神经网络实现彩色图像分类 - P2

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第P2周：彩色识别原作者：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硬件设备数据准备数据集下载与加载数据集预览数据集准备模型设计模型训练超参数设置helper函数正式训练结果呈现总结与心得体会上周使用Pytorch构建卷积神经网络，实现了MNIST手写数字的识别，这周的目标是CIFAR
好名让狗申请了·2023-08-09 21:20

[Python从零到壹] 六十七.图像识别及经典案例篇之基于卷积神经网络的MNIST图像分类

七月太忙，还是写一篇吧！欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇
Eastmount·2023-08-09 21:48

【深度学习注意力机制系列】—— ECSKNet注意力机制（附pytorch实现）

SKNet（SelectiveKernelNetwork）是一种用于图像分类和目标检测等任务的深度神经网络架构，其核心创新是引入了选择性的多尺度卷积核（SelectiveKernel）以及一种新颖的注意力机制
卖报的大地主·2023-08-09 10:16

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）服装图像分类 | 第3天

本文GitHubhttps://github.com/kzbkzb/Python-AI已收录一、前期工作我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1数据和代码：【传送门】来自专栏：【深度学习100例】1.设置GPU如果使用的是CPU可以忽略这步importtensorflowastfgpus=tf.config.lis
K同学啊·2023-08-09 10:31

【花书笔记|PyTorch版】手动学深度学习5： 线性神经模型：代码部分（下）

3.5图像分类数据集这章主要是讲对数据的一些处理和准备数据集：使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集%matplotlibinlineimporttorch#torchvision：pytorch
羊老羊·2023-08-09 09:13

科大讯飞分类算法挑战赛2023的一些经验总结

引言:ResNet是hekaiming大佬的早年神作，当年直接刷榜各大图像分类任务。
cnjs1994·2023-08-09 08:07

89 | Python人工智能篇 —— 深度学习算法 Keras 实现 MNIST分类

文章目录Keras构建实际mnist图像分类案例.1.介绍2.环境搭建3.数据准备4.构建神经网络模型4.1定义模型架构4.2编译模型5.模型训练5.1定义回调函数5.2开始训练6.模型评估6.1绘制训
刘润森！·2023-08-09 08:07

开源数据集分类汇总（医学，卫星，分割，分类，人脸，农业，姿势等）

本文汇总了医学图像、卫星图像、语义分割、自动驾驶、图像分类、人脸、农业、打架识别等多个方向的数据集资源，均附有下载链接。该文章仅用于学习记录，禁止商业使用！
MrRoose·2023-08-09 07:52

【深度学习Week4】MobileNet_ShuffleNet

unsafelegacyrenegotiationdisabled解决方案：尝试了更换cryptography==36.0.2版本，以及更换下载链接的方法，都不行，最后采用了手动下载mat文件并上传到colab的方法高光谱图像分类数据集简介
跪求指点·2023-08-09 03:19

利用OpenCV dnn调用keras深度学习模块，实现图像分类

1.导入库文件#importthenecessarypackagesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.convolutionalimportConv2Dfromkeras.layers.convolutionalimportMaxPooling2Dfromkeras.layers.coreimportActivationfromker
mr_liyonghong·2023-08-08 12:41

计算机视觉论文总结系列（二）：图像分割篇

专栏推荐：➡️点击访问《计算机视觉》总结目标检测、图像分类、分割OCR、等方向资料。➡️点击访问《深入浅出OCR》:对标全网最全OCR教程，含理论与实战总结。以上
GoAI·2023-08-08 11:43

第56步 深度学习图像识别：CNN梯度权重类激活映射（TensorFlow）

他们都是为了理解模型的决策过程，特别是对于图像分类任务，它们可以生成一种热力图，这种图可以突出显示模型在做出预测时关注的图像区域。C
Jet4505·2023-08-08 07:20

计算机视觉论文总结系列（三）：OCR篇

专栏推荐：➡️点击访问《计算机视觉》总结目标检测、图像分类、分割OCR、等方向资料。➡️点击访问《深入浅出OCR》:对标全网最全OCR教程，含理论与实战总结。以上
GoAI·2023-08-07 15:39

目标检测中的IOU

在图像分类中，有一个明确的指标准确率来衡量模型分类模型的好坏。其公式为：这个公式显然不适合在在目标检测中使用。
静思心远·2023-08-06 13:10

捕捉时刻：将PDF文件中的图像提取为个性化的瑰宝（从pdf提取图像）

图像分析和处理：如果需要对PDF文件中的图像进行深入分析、处理或计算机视觉任务，例如图像识别、目标检测、图像分类等，那么可以使用该功能提取图像，然
winfredzhang·2023-08-06 12:20

LIME（可解释性分析方法）

对于图像分类任务：如下图所示，可以标记出，分类结果对应的特征。并且可以表示出那些特征具有正向贡献，那些特征具有负向贡献。
笑傲江湖2023·2023-08-06 10:58

论文阅读——ResNeSt: Split-Attention Networks

一、摘要  尽管图像分类任务持续取得进步，诸如物体检测和语义分割等下游应用在选择骨干网络时仍然大量采用resnet及其变体，因为resnet简单且模块化的结构。
吃远·2023-08-06 05:13

pytorch实战-图像分类（二）（模型训练及验证）（基于迁移学习（理解+代码））

目录1.迁移学习概念2.数据预处理3.训练模型（基于迁移学习）3.1选择网络，这里用resnet3.2如果用GPU训练，需要加入以下代码3.3卷积层冻结模块3.4加载resnet152模3.5解释initialize_model函数3.6迁移学习网络搭建3.7优化器3.8训练模块（可以理解为主函数）3.9开始训练3.10微调4.测试模型4.1加载训练好的模型4.2测试数据预处理4.3数据展示4.4
笑傲江湖2023·2023-08-05 06:28

深度学习实战46-基于CNN的遥感卫星地图智能分类，模型训练与预测

随着遥感技术和卫星图像获取能力的快速发展，卫星图像分类任务成为了计算机视觉研究中一个重要的挑战。为了促进这一领域的研究进展，EuroSAT数据集应运而生。
微学AI·2023-08-05 01:19

一步一步教你如何使用MMSelfSup框架【1】

基于自监督学习获得的训练模型，我们可以提升各类下游视觉任务(图像分类，物体检测，语义分割等)的性能。MMSelfSupMMSe
lzl2040·2023-08-04 14:34

LoVT：医学图像与报告的局部表征联合学习

GitHub-philip-mueller/lovt:LocalizedrepresentationlearningfromVisionandText(LoVT)摘要摘要对比学习已被证明对未标记数据的预训练图像模型是有效的，在医学图像分类等任务中也有很好的结果
Scabbards_·2023-08-04 03:56
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