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数据集

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络（CNN）的计算机视觉系统
class_brick·2023-10-06 22:17

PiT：重新审视Vision Transformers的空间维度

编者注：论文中使用深度卷积来实现多尺度的ViT，并在ImageNet分类上取得比ViT更优的性能（尤其是泛化能力），并得出结论，是这种空间维度逐阶段收缩、通道维度逐阶段增长的设置导致了性能和泛化能力的提升
Valar_Morghulis·2023-10-06 09:17

深度学习实战基础案例——卷积神经网络（CNN）基于MobileNetV3的肺炎识别|第3例

改进后的MobileNetV3，在ImageNet数据集的分类精度上，它的Mobi
心无旁骛~·2023-10-06 02:38

《自然语言处理：基于预训练模型的方法》第七章 预训练语言模型

在计算机视觉领域，通常会使用ImageNet进行一次预训练，让模型从海量图像中充分学习如何从图像中提取特征。
夜空霓虹·2023-10-01 21:32

在深度迁移学习中，什么是源域，什么是目标域？

例如，在图像分类任务中，ImageNet数据集可以被视为一个源域，因为它包含了大量的图像和相应的标签，用于训练深度卷积神经
WTIAW.TIAW·2023-10-01 07:39

[论文阅读-1]ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

AbstractWetrainedalarge,deepconvolutionalneuralnetworktoclassifythe1.2millionhigh-resolutionimagesintheImageNetLSVRC-2010contestintothe1000differentclasses.Onthetestdata,weachievedtop-1andtop-5errorra
葉儿蔓语·2023-10-01 04:12

ResNet论文总结和代码实现

、背景，出发点和主要工作（摘要，引言）二、RelatedWork三、DeepResidualLearning（深度残差学习）3.1残差学习3.2.快捷恒等映射（残差模块设计）3.3网络架构四、实验1.ImageNet
向岸看·2023-09-30 20:19

交通物流模型 | 车辆跟驰行为建模

相比之下，图像识别和目标检测等研究领域有imagenet、MicrosoftCOCO和KITTI等基准数据集。为了解决这一差距并促进
算法如诗·2023-09-29 13:17

【自监督学习】对比学习（Contrastive Learning）介绍

1.前言1.1.为什么要进行自监督学习我们知道，标注数据总是有限的，就算ImageNet已经很大，但是很难更大，那么它的天花板就摆在那，就是有限的数据总量。
姚路遥遥·2023-09-29 02:07

目标检测算法改进系列之Backbone替换为ConvNextV2

ConvNeXtV2最终在各种识别基准上的性能，包括ImageNet分类、
我悟了-·2023-09-28 19:00

谷歌公布13GB 3D扫描数据集：17大类、1030个家用物品

此前，计算机视觉领域已经利用网页抓取技术收集了数百万个主题的数据集，包括ImageNet、OpenImage、Youtube-8M、COCO等。
Tom Hardy·2023-09-28 15:13

基于迁移学习和注意力机制的伪装图像分割

首先,针对伪装目标特征模糊难以有效提取的问题,在UNet的下采样和上采样过程中,引入一种有效通道注意力机制,在不增加网络参数的同时,提高有效区域的特征权重;并将在ImageNet预训练
龙腾亚太·2023-09-27 04:52

Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning 论文学习

在检测和分割任务上，MoCo的非监督预训练表现优于在ImageNet监督预训练的表现；在线性分类表现上，SimCLR进一步缩小了非监督和监督预训练的差距。2.提出了什么方法？
calvinpaean·2023-09-27 04:21

用于图像分类的预训练模型（PyTorch实现）

1.基于预训练模型进行图像分类预训练模型是在ImageNet等大型基准数据集上训练的神经网络模型。深度学习社区从这些开源模型中受益匪浅。此外，预训练模型是计算机视觉研究快速发展的一个主要因素。
积雨辋川·2023-09-24 14:03

教程丨一文入门图像预训练模型

阅读本文后，你将熟悉以下主题：丨ImageNet丨预训练模型丨迁移学习（热门主题）丨使用预训练模型去识别一张未知图像丨PyTorc
数据实战派·2023-09-24 14:03

PyTorch使用datasets.ImageFolder加载ImageNet数据集及数据集相关处理

PyTorch使用datasets.ImageFolder加载ImageNet数据集及数据集相关处理1.前言2.ImageNet数据集处理2.1数据下载(ILSVRC-2012)2.2数据处理2.3PyTorch
没有灵魂的工具人·2023-09-24 04:23

从统计语言模型到预训练语言模型---预训练语言模型（Transformer）

计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预选训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型精调的范式影响，自然语言处理领域基于预训练语言模型(Pre-trainedModel
hanscalZheng·2023-09-23 22:16

Tensorflow2.0 定义模型的三种方法

tf.keras.Sequential()函数可以轻松地构建网络，如：mobile=tf.keras.applications.MobileNetV2(include_top=False,weights='imagenet
cofisher·2023-09-23 22:12

AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

2.数据集ImageNet数据集包含了超过15,000,000大约22,000类标记好的高分辨率图片，ILSVRC包含ImageNet中1000类每类大约1000张图片，总共大约有1,200,000张
seniusen·2023-09-23 13:28

【第41篇】ConvMAE：Masked Convolution 遇到 Masked Autoencoders

文章目录摘要1简介2方法2.1MAE的简要回顾2.2ConvMAE2.3ConvMAE用于目标检测和语义分割2.4ConvMAE用于视频理解3实验3.1ImageNet-1K预训练和微调3.2物体检测3.3
静静AI学堂·2023-09-22 05:24

10亿照片训练，Facebook半弱监督训练方法刷新ResNet-50 ImageNet基准测试

姓名：任子琪学号：19021110610转载自：https://news.hexun.com/2019-10-21/198937176.html【嵌牛导读】Facebook提出新的模型训练技术“半弱监督学习”，结合半监督学习和弱监督学习的优点，为图像和视频分类系统提供了最高分类精度。【嵌牛鼻子】半弱监督学习，ResNet-50，图像视频分类【嵌牛提问】如何看待这一技术？【嵌牛正文】准确的图像和视频
21度七·2023-09-19 21:35

计算机视觉与深度学习-经典网络解析-AlexNet-[北邮鲁鹏]

它是由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton提出的，并在2012年的ImageNet大规模视觉识
古董a·2023-09-19 08:09

《动手学深度学习 Pytorch版》 7.1 深度卷积神经网络(LeNet)

ImageNet挑战赛中，ImageNet数据集由斯坦福大学教授李飞飞小组的研究人员开发，利用谷歌图像搜索对分类图片进行预筛选，并利用亚马逊众包标注每张图片的类别。这种数据规模是前所未有的。
AncilunKiang·2023-09-18 16:10

SPPNet：金字塔网络

SPPNet解决的问题SPPNet结构Bag-of-WordsSPP的结构与插入的位置目标检测任务SPPNet的训练方法Single-sizetrainingMulti-sizetraining对比实验分类任务ImageNet2012
新兴AI民工·2023-09-17 19:40

卷积神经网络实现解析

2012年，卷积神经网络在ImageNet大规模视觉识别挑战竞赛中大放异彩，一定程度上引领了深度学习袭卷全球的潮流。
小生很忙·2023-09-17 14:11

【第38篇】MixConv：混合深度卷积核

文章目录摘要1简介2相关工作3MixConv3.2MixConv设计选择3.3MobileNets上的MixConv性能3.4消融研究4MixNet4.1架构搜索4.2ImageNet上的MixNet性能
静静AI学堂·2023-09-17 07:24

pytorch生成CAM热力图-单张图像

利用ImageNet预训练模型生成CAM热力图-单张图像一、环境搭建二、主要代码三、结果展示代码和图片等资源均来源于哔哩哔哩up主：同济子豪兄讲解视频：CAM可解释性分析-算法讲解一、环境搭建1，安装所需的包
张嘉烘·2023-09-16 07:26

【第57篇】DEiT：通过注意力训练数据高效的图像transformer &蒸馏

本文仅通过在Imagenet上训练，产生有竞争力的无卷积transformer。我们用一台电脑在不到3天的时间里训练它们。
静静AI学堂·2023-09-16 06:11

SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积

文章目录摘要1、简介2、方法2.1、SRU用于空间冗余2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet的图像分类3.5、物体检测
静静AI学堂·2023-09-15 23:55

SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积

文章目录摘要1、简介2、方法2.1、SRU用于空间冗余2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet的图像分类3.5、物体检测
AI浩·2023-09-15 23:25

PyTorch深度学习实战（15）——迁移学习

PyTorch深度学习实战（15）——迁移学习0.前言1.迁移学习1.1迁移学习基本概念1.2迁移学习的重要性1.3ImageNet1.4迁移学习流程2.VGG16架构3.使用预训练VGG16模型实现猫狗分类小结系列链接
盼小辉丶·2023-09-15 06:32

数据科学｜运筹学（OR）数据集介绍

李飞飞教授主导的ImageNet数据集为深度学习进军计算机视觉打响了第一枪，Google引用接近13000。运筹学数据集和机器学习数据集一样，是运筹学科发展的基石。建立一个好的运筹学数据集可以促进
「已注销」·2023-09-14 11:27

pytorch代码实现之动态卷积模块ODConv

ImageNet分类与COCO检测任务上的实验验证了所提OD
我悟了-·2023-09-14 05:16

ONNX Runtime部署ImageNet预训练图像分类模型（同济子豪兄学习笔记）

安装配置环境代码运行云GPU平台：公众号人工智能小技巧回复gpu同济子豪兄2022-8-222023-4-282023-5-8安装Pytorchpip3installtorchtorchvision--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu113安装ONNXpipinstallonnx-ihttps://pypi.tuna.tsingh
Make_magic·2023-09-14 02:38

OpenCV之Googlenet图像分类

欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦目录前言一、加载网络模型二、构建输入三、执行推理四、解析输出前言GoogLeNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型，在2014年的ImageNet
风间琉璃•·2023-09-12 23:34

【第56篇】GhostNet:廉价操作得到更多的特征

4.1.3ImageNet上的大模型4.2.GhostNet关于可视化基准测试4.2.1ImageNet分类4.2.2目标检测5.结论摘要论文链接：htt
静静AI学堂·2023-09-12 07:26

【计算机视觉 | 语义分割】语义分割常用数据集及其介绍（六）

文章目录一、STPLS3D二、DigestPath三、ImageNet-S(ImageNetSemanticSegmentation)四、OpenEDS五、RELLIS-3D六、SUIM(SegmentationofUnderwaterIMagery
旅途中的宽~·2023-09-11 21:51

关于迁移学习的一点理解

举个栗子，老虎图片的数量非常少，可以让网络先学会识别猫的图片1、预训练模型内容：利用在ImageNet1000数据集训练好的模型，将所需的模型参数下载，嵌入到对应的网络架构中，使用对预训练模型的搭建。
魔法橘子·2023-09-11 12:15

SG-Former：具有进化Token重新分配的自引导Transformer

文章目录摘要1、简介2、相关研究3、方法3.1、概述3.2、自引导注意力3.3、混合尺度注意力3.4、Transformer块3.5、Transformer架构变体4、实验4.1、ImageNet-1K
静静AI学堂·2023-09-10 01:05

SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积

文章目录摘要1、简介2、方法2.1、SRU用于空间冗余2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet的图像分类3.5、物体检测
AI浩·2023-09-09 17:17

SplitMask:大规模数据集是自我监督预训练的必要条件吗?

这是2021年发布的一篇论文，它在自监督预训练场景中使用小数据集，如StanfordCars,Sketch或COCO，它们比ImageNet小几个数量级。
·2023-09-09 11:49

无需新型token mixer就能SOTA：MetaFormer视觉基线模型开源，刷新ImageNet记录

值得注意的是，所提模型之一CAFormer基于ImageNet常规有监督训练（无额外数据和蒸馏），在224x224分辨率上取得85.5%的新纪录，相比之前的SOTA模型减少了55%的参
PaperWeekly·2023-09-09 11:48

DetNet: A Backbone network for Object Detection

首先，在imagenet上训练的通用backbone因为最终要做识别的任务，所以会对输入图片进行
nowherespyfly·2023-09-07 07:50

CNN(五）：DenseNet+SE-Net实战

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制SE-Net(Squeeze-and-ExcitationNetworks)是ImageNet2017(ImageNet收官赛
放鹿的散妃·2023-09-07 05:31

【第53篇】MAFormer: 基于多尺度注意融合的变压器网络视觉识别

文章目录摘要1简介2相关工作3方法3.1总体架构3.2多尺度注意融合块4实验4.1消融研究与分析4.2ImageNet-1K图像分类4.3基于MSCOCO的对象检测与实例分割4.4在ADE20K上使用语义
静静AI学堂·2023-09-06 14:22

DataSet

ImageNet的目标是提供平均1000张图像来说明每个同义词集。当前，ImageNet有超过1400万的标注图像，至少100万个带有标注框的图像
咚咚董dyh·2023-09-05 11:49

【第39篇】RepLKNet将内核扩展到 31x31：重新审视 CNN 中的大型内核设计

文章目录摘要一、简介二、相关工作2.1、大内核模型2.2.模型缩放技术2.3.结构重新参数化三、应用大卷积的指南四、RepLKNet：大内核架构4.1、架构规范4.2.使大内核更大4.3.ImageNet
静静AI学堂·2023-09-04 15:45

【第37篇】EdgeViTs： 在移动设备上使用Vision Transformers 的轻量级 CNN

文章目录摘要1简介2相关工作3EdgeViTS3.1概述3.2局部-全局-局部瓶颈3.3架构4实验4.1ImageNet-1K上的图像分类4.2密集预测5结论算法1EdgeViTs构建块，类似PyTorch
静静AI学堂·2023-09-04 09:51

RFAConv:创新空间注意力和标准卷积操作

文章目录摘要1、引言2、相关工作2.1卷积神经网络架构2.2、注意力机制3、方法3.1、回顾标准卷积运算3.2回顾空间注意力3.3、空间注意力与标准卷积操作3.4、创新空间注意力和标准卷积操作4、实验4.1ImageNet
静静AI学堂·2023-09-04 03:13

YoloV8改进策略：Intel面向参数高效动态卷积KernelWarehouse，YoloV8的上分显眼包

文章目录摘要论文：面向参数高效动态卷积——KernelWarehouse1、简介2、相关工作3、方法3.1、KernelWarehouse的表述3.2、KernelWarehouse的注意力模块4、实验4.1、ImageNet
静静AI学堂·2023-09-04 03:13
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