imagenet 第15页

ConvNeXt V2论文翻译：ConvNeXt V2与MAE激情碰撞

AI浩·2023-01-06 21:40

pytorch的ImageNet类

官方文档：IMAGENET源码：SOURCECODEFORTORCHVISION.DATASETS.IMAGENET这个类可以帮助我们更方便使用ImageNet数据集，只需要下载好，然后提供数据集的根目录即可

weixin_45783996·2023-01-06 16:37

[ 数据集 ] ImageNet 数据集介绍

HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode文章目录ImageNetImageNet ImageNet

Horizon Max·2023-01-06 16:06

ILSVRC2012数据集(分类部分)简要介绍和初步处理

ILSVRC2012数据集(分类部分)简要介绍和初步处理简介即大名鼎鼎ImageNet2012竞赛的数据集，在图像分类数据集中属于最常用的跑分数据集和预训练数据集。

飘然若尘·2023-01-06 16:36

怎样下载ImageNet数据集并使用？

怎样下载ImageNet数据集并使用？ImageNet数据集是一个计算机视觉数据集，是由斯坦福大学的李飞飞教授带领创建。该数据集包合14,197,122张图片和21,841个Synset索引。

冯•先森·2023-01-06 16:36

[机器学习与深度学习] - No.5 ILSVRC2012_img_val数据集的使用

ILSVRC2012_img_val数据集的使用在之前使用Imagenet2012的Validation数据集的时候，遇到了数据集图片和下载的标签文件不对应的问题，困扰了一段时间，后来终于解决了，在这里记录一下

ObsessionLife·2023-01-06 16:35

Imagenet数据集制作流程

Imagenet数据集一般适用于分类任务。1.一级目录：包括Train、Test、classes.txt和test.txt四个文件。2.二级目录：Train和Test文件的下一级目录。

lyd-y1s1·2023-01-06 16:05

ILSVRC2012（ImageNet2012）数据集的下载及ILSVRC2012_img_val数据集的分类

ILSVRC2012（ImageNet2012）数据集的下载及ILSVRC2012_img_val数据集的分类1.下载地址ILSVR2012及其分类文件下载地址train数据集过大（对个人电脑来说），我们用

Liu&Z·2023-01-06 16:05

ImageNet ISLVRC2012数据集下载和使用

最近要在imagenet数据集上做实验，以前只知道这个数据集很大，但是没用过，这次亲自下载然后按照训练集和验证集划分好了，记录一下。

Yuan_mingyu·2023-01-06 16:35

ImageNet数据集用法

不如果你如果凑巧财力雄厚，也可以考虑最顶上那个ImageNet21k，它相比12年的数据大的离谱。点进去之后，下载如下三个压缩包（图片分类任务用这三

LifeBackwards·2023-01-06 16:35

ILSVRC2012数据集介绍

数据集本次比赛的图像数据有三种类型:来自ImageNet的训练数据(TRAINING)、特定于本次比赛的验证数据(VALIDATION)和特定于本

房东丢的猫·2023-01-06 16:35

ImageNet数据集和ILSVRC2012介绍以及如何通过python使用

介绍ImageNet是一个图像数据集，关于它的详细介绍可以参考这篇文章：Dataset之ImageNet：ImageNet数据集简介、下载、使用方法之详细攻略。

weixin_45783996·2023-01-06 16:05

【人工智能】基于五笔字型规范和人工神经网络的简中汉字识别【四】

其标注以PascalVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持保存为YOLO格式和CreateML格式

远哥挺乐·2023-01-06 15:22

EfficientNet解读：神经网络的复合缩放方法（基于tf-Kersa复现代码）

/qubvel/efficientnet1、介绍EfficientNet这篇论文在发布之初就引起了广泛关注，原因是因为它展示出的结果将现有的网络全部秒杀了，并且在准确率高出一截的情况下，参数量还少，在ImageNet

热血厨师长·2023-01-06 13:08

深度学习之卷积神经网络经典网络之SENet

SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）获得了2017年ILSVR挑战赛的冠军，使得在ImageNet上的TOP-5错误率下降至2.25%。

bigcindy·2023-01-06 13:32

【深度学习】经典卷积神经网络（九）SENet

介绍SENet是ImageNet2017的冠军，全称为Squeeze-and-ExcitationNetworks。

Swocky·2023-01-06 13:32

如何用Keras从头开始训练一个在CIFAR10上准确率达到89%的模型

[CIFAR10]在几大经典图像识别数据集（MNIST/CIFAR10/CIFAR100/STL-10/SVHN/ImageNet）中，对于CIFAR10数

zhuiqiuk·2023-01-06 12:55

读懂ShuffleNet V2

ShuffleNetV2介绍https://arxiv.org/abs/1807.11164深度卷积神经网络的架构创新显著的提升了在ImageNet数据集上的分类准确率，如VGG、GoogleNet、ResNet

落难Coder·2023-01-06 12:52

PyTorch搭建GoogLeNet模型（在CIFAR10数据集上准确率达到了85%）

（图片所示的模型框架是专为ImageNet数据集设计的）1.模型构建流程2.模型各层的对照表

DeeGLMath·2023-01-06 12:45

【深度学习】经典算法解读及代码复现AlexNet-VGG-GoogLeNet-ResNet(一)

1.摘要ImageNet数据集是ILSVRC竞赛使用的是数据集，由斯坦福大学李飞飞教授主导，包含了超过1400万张全尺寸的有标记图片，大约有22000个类别的数据。

Sciengineer-Mike·2023-01-06 11:32

深度学习-【图像分类】学习笔记3AlexNet

pytorch搭建AlexNet并训练modeltrainpredict代码示例model.pytrain.pypredict.py3.1AlexNet网络结构详解与花分类数据集AlexNet详解使用ImageNet

小威W·2023-01-06 11:23

迁移学习的 PyTorch 实现

PyTorch提供了在ImageNet数据集上预先训练的模型，该数据集包含

小北的北·2023-01-06 09:13

音频分类-数据集：AudioSet【Google发行的声音版ImageNet】

GitHub：https://github.com/audioset/ontology谷歌发布的大规模音频数据集，AudioSet包括632个音频事件类的扩展类目和从YouTube视频绘制的2084320个人类标记的10秒声音剪辑的集合。音频本体(ontology)被确定为事件类别的一张层级图，覆盖大范围的人类与动物声音、乐器与音乐流派声音、日常的环境声音。AndioSet能为音频事件检测提供一个

u013250861·2023-01-06 08:35

图像分类丨ILSVRC历届冠军网络「从AlexNet到SENet」

代码主要来自：https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100ImageNet和ILSVRCImageNet是一个超过15million的图像数据集，

woshicver·2023-01-06 08:19

CNN经典结构（AlexNet，ZFNet，OverFeat，VGG，GoogleNet，ResNet）

ImageNet比赛为一直研究神经网络的Hinton提供了施展平台，Ale

iamstarlee·2023-01-06 08:49

第2周学习：卷积神经网络基础

目录Part1视频学习一、绪论卷积神经网络的应用传统神经网络vs卷积神经网络二、基本组成结构卷积池化Polling：缩放全连接：三、卷积神经网络典型结构AlexNet：2012年ImageNet图像分类竞赛中冠军

车明美·2023-01-06 08:19

对比学习综述

InstDisc（instancediscrimination）CPCCMC2、CV双雄：这个阶段发展非常迅速，上述工作有的间隔一两个月，有的间隔甚至不到一个月，ImageNet上的成绩基本上每个月都在被刷新

cv_lhp·2023-01-06 01:55

Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification

本文提出了一种噪声学生模型（NoisyStudent）自训练的方法，通过这种方法提高ImageNet的分类精度，并在EfficientNet-L2的网络上达到了state-of-the-art的水平。

EntropyNeg·2023-01-05 22:54

读后感 - Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification

论文链接https://arxiv.org/pdf/1911.04252v2.pdf我学到的思想初始训练一个教师模型，用来给未标注的图片生成伪标注。用这些伪标注的图片，加上有标注的图片同时训练一个学生模型。通过给学生模型添加噪声使得学生模型优于教师模型，有更好的泛化能力，再用学生模型替代教师模型，以此迭代。小细节学生模型至少和教师模型一样复杂用RandAugment进行数据增强，用dropout和

高高高高高·2023-01-05 22:22

Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.04252v1.pdf这篇文章实现了自训练方法，使用部分带标签数据进行训练，在ImageNet上top-1为87.4%。

Chen_Swan·2023-01-05 22:51

【AI】PyTorch实战（三）：迁移学习

1、简述迁移学习和微调的区别：1.1迁移学习迁移学习feature+classifier：通常做法就是在大的数据集（比如ImageNet）上训练出一个CNN，然后提取最后一层卷积层或者倒数第二层全连接层的输出作为

郭老二·2023-01-05 15:26

A survey of self-supervised and few-shot object detection论文整理

qq_41064487·2023-01-05 14:57

15 个面向深度学习爱好者的开放数据集

1|ImageNet该数据集受到图像和视觉研究领域日益增长的情绪的启发，可以说是计算机视觉分类算法的事实数据集。这是根据WordNet层

Meta.Qing·2023-01-05 14:25

内存瓶颈和计算负载问题一举突破？韩松团队提出MUCNetV2：解锁MCU端新纪录！...

所提MCUNetV2取得了MCU端新的ImageNet分类记录71.8；更重要的是解锁了MCU端执行稠密预测任务的可能性，如目标检测取得了比已有方案高16.9%mAP@VOC的指标。

Tom Hardy·2023-01-05 13:14

MUCNetV2：内存瓶颈和计算负载问题一举突破？分类&检测都有较高性能（附源代码下载）...

https://arxiv.org/pdf/2110.15352.pdf源代码：https://mcunet.mit.edu计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GMCUNetV2取得了MCU端新的ImageNet

计算机视觉研究院·2023-01-05 13:43

MUCNetV2

本次带来MCUNetV2,取得了MCU端新的ImageNet分类记录71.8；更重要的是解锁了MCU端执行稠密预测任务的可能性,内存瓶颈和计算负载问题一举突破？

whaosoft143·2023-01-05 13:37

深度学习/自动驾驶数据集大集合（目标检测/图像分割/语义分割/图像分类/）

ImageNet数据集根据WordNet层次结构，

阿利同学·2023-01-05 11:33

59. 微调(fine-tuning）代码实现

该模型已在ImageNet数据集上进行了预训练。这个小型数据集包含数千张包含热狗和不包含热狗的图像，我们将使用微调模型来识别图像中是否包含热狗。

chnyi6_ya·2023-01-04 16:14

58. 微调(fine-tuning）

我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1000万的图像和1000类的物体。然而，我们平常接触到的数据集的规模通常在这两者之间。

chnyi6_ya·2023-01-04 15:59

深度学习评价指标

图像分类评价指标图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务，从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别mnist，到后来更大一点的10分类的cifar10和100分类的cifar100，到后来的imagenet

Make Huang·2023-01-04 13:46

Sampler 在数据下沉模式超时；不同Sampler策略，在非数据下沉模式下，模型训练失败报错Segmentation fault(core dumped)

环境版本mindspore-ascend1.7.1背景我在使用自定义Sampler策略，对imagenet1K数据集进行采样，进行ResNet50训练。

小乐快乐·2023-01-04 10:29

MAE模型介绍

他们的方法在imageNet上的表现要好于从零开始训练的VIT。灵感来源：监督学习是训练机器学习模型的传统方法，它在训练时每一个观察到的数据都需要有标注好的标签，如果

aixiaomi123·2023-01-04 10:20

ImageNet数据集的0到999Label对应的类别分别是什么

参考文件GitHub上的json文件LabelMeaning0[‘n01440764’,‘tench’]1[‘n01443537’,‘goldfish’]2[‘n01484850’,‘great_white_shark’]3[‘n01491361’,‘tiger_shark’]4[‘n01494475’,‘hammerhead’]5[‘n01496331’,‘electric_ray’]6[‘n0

qwq_xcyyy·2023-01-04 09:08

ALexNet详解

AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网路被提出，比如优秀的vgg,GoogleLeNet。

白茶_JUNE·2023-01-04 09:21

batchsize和数据量设置比例_训练过程--Batchsize（先不整理了，总之一般情况下batchsize能设多大就设多大）...

在利用ImageNet训练AlexNet模型时，其中每GPU的最优批量大小为

weixin_39821718·2023-01-04 08:27

从R-CNN到Faster-RCNN再到YOLOV5，目标检测网络发展概述

年提出，R-CNN首先通过选择性搜索算法SelectiveSearch从一组对象候选框中选择可能出现的对象框，然后将这些选择出来的对象框中的图像resize到某一固定尺寸的图像，并喂入到CNN模型（经过在ImageNet

小鸡炖蘑菇@·2023-01-03 15:08

【第61篇】AlexNet：CNN开山之作

重叠池化3.5整体架构4减少过拟合4.1数据增强4.2失活(Dropout)5学习细节6结果6.1定性评估7探讨摘要论文链接：http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf

AI浩·2023-01-03 15:01

【动手学深度学习v2】计算机视觉——2微调

4常用技术重用分类器权重固定一些层5总结1网络架构一个神经网络一般可以分两块：特征抽取，将原始像素变成容易线性分割的特征Softmax回归，线性分类器做分类2微调步骤Pretrain:在源数据集（例如ImageNet

Hannah2425·2023-01-03 13:29

Resnet论文解读

摘要：提出了一种残差结构，这些残差网络的集合在ImageNet测试集上实现了3.57%的误差。该结果在ILSVRC2015分类任务中获得第一名。

m0_46314815胡说养的猪·2023-01-03 11:02

Pytorch—模型微调（fine-tune）

随着深度学习的发展，在大模型的训练上都是在一些较大数据集上进行训练的，比如Imagenet-1k，Imagenet-11k,甚至是ImageNet-21k等。

ytusdc·2023-01-03 09:27

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