模型分类与常用算法介绍1. 模型分类1.1. 判别模型VS生成模型1.1.1. 判别模型1.1.2. 生成模型1.2. 概率模型VS非概率模型1.2.1. 概率模型1.2.2. 非概率模型1.3. 参数模型 VS 非参数模型1.3.1. 参数模型1.3.2. 非参数模型1.4. 有监督模型 VS 无监督模型1.4.1. 有监督模型1.4.2. 无监督模型2. 算法2.1. 数学建模常用的十大算法
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2024-09-11 20:12:27
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深度学习之实现图像数据增强前言数据增强的意思就是让数据量增多。对于深度学习来说，大的数据量可以训练出更好的深度学习模型。 在图像增强方面，我们常用的手段如下：旋转翻转缩放平移尺度变换对比度变换噪声扰动颜色变换1. 使用tensorflow2.X的ImageDataGenerator进行数据增强 经过如下代码可以在img_temp文件夹中生成20张经过数据增强的图片from tensorflow.k
深度学习要取得较好的学习效果，通常对样本数量有一定的要求，在模型的研发过程中可以借助imagenet（具有1000多万张图片）等现成的大型数据集进行训练。但是在解决实际问题中，样本往往因为收集困难，缺乏历史数据等原因造成短缺，数量较少。如何使用好手里有限的样本，进行充分利用，提升模型的泛化能力呢？除去模型及优化过程中的参数调节等原因，就样本本身，我们可以使用图像增强的方法。一、什么是图像增强简单的
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2024-04-26 12:41:02
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图像处理五章第五章图像增强5.1图像增强的概念5.2空域增强技术5.2.1基于直接灰度的图像增强（跟第三章一样的）5.2.2基于直方图处理的图像增强5.2.2.1直方图均衡化5.2.3空间域滤波增强5.2.3.2空间域锐化滤波器（重点）5.3频域增强技术5.3.1傅里叶变换及频域增强原理（了解即可）5.3.2频域平滑滤波器（了解即可）5.3.3频域锐化滤波器5.3.4同态滤波器（2）同态滤波流程
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2024-04-16 14:53:00
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# PyTorch图像分类与图像增强
在计算机视觉领域，图像分类是一个重要的任务。图像分类的目标是将图像分配到一个或多个类别中。在这篇文章中，我们将探讨如何使用PyTorch进行图像分类，并在此过程中实施图像增强来提高模型的表现。
## 1. 图像分类的基本步骤
在进行图像分类时，通常会经历以下几个步骤：
1. **数据准备**：收集和准备图像数据集。
2. **数据增强**：应用各种图像
图像运算和图像增强七图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波（1）图形平滑图像平滑是一项简单且使用频率很高的图像处理方法，可以用来压制、弱化或消除图像中的细节、突变、边缘和噪声，最常见的是用来减少图像上的噪声。 噪声滤除算法多种多样，可以从设计方法上分为线性滤波算法和非线性滤波算法两大类。线性滤波在图像处理中，对邻域中的像素的计算为线性运算时，如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算，或者某种卷积运算，
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2024-08-07 10:53:38
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# PyTorch图像分类和增强
在计算机视觉领域，图像分类是一个非常重要的任务。通过对图像进行分类，我们可以识别图像中的内容，从而实现很多应用，比如人脸识别、物体识别等。在PyTorch中，我们可以利用深度学习模型来实现图像分类任务，并通过图像增强技术来提升分类的准确性。
## 图像分类
图像分类是指将图像分为不同的类别，通常是通过深度学习模型来实现。在PyTorch中，我们可以使用预训练
原创
2024-06-23 04:20:38
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什么是图像增强？图像增强，解决数据有限的问题。图像增强是一种通过在数据集中人工扩大训练数据集大小的技术。图像增强包括一系列技术，这些技术可以增强训练图像的大小和质量，从而可以用它们训练更好的深度学习模型。1. 数据集探索数据集有训练集、测试集和验证集三个部分。在这里，训练集和测试集有三类图像，验证集有一个图像列表进行测试。base_dir = os.path.join("/kaggle/input
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2024-03-23 20:46:14
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参考文献链接：[2204.08610] Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey (arxiv.org)基本数据增强方法Image Manipulation（图像处理） 主要集中在图像变换上，例如旋转、翻转、增大或缩小图像比例、添加噪声、更改颜
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2024-04-08 09:18:47
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论文题目： ROBUST INTERNAL EXEMPLAR-BASED IMAGE ENHANCEMENT1 摘要
图像增强的目的是修改图像，以实现更好的人类视觉系统感知或更合适的表示来进一步分析。根据给定输入图像的不同属性，任务也会有所不同，如噪声去除、去模糊、分辨率增强、缺失像素的预测等。后两种方法通常被称为图像超分辨率和图像补全。存在着低质量输入图像分辨率不足、区域缺失的复杂情况。在本文中
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2024-06-15 12:56:06
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文章目录前言一、图像分类任务介绍1.图像分类是什么？2.图像分类如何实现？3.图像分类用来干什么？二、GoogLeNet论文解读1.挑战及创新工作2.Inception模块介绍3.Python代码实现三、总结 前言图像分类是计算机视觉中最基础的任务，学者对于分类任务的研究进程，基本上等价于深度学习模型的发展史。GoogLeNet是2014年ImageNet比赛的冠军模型，由谷歌工程师设计的网络结
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2024-04-19 14:27:22
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大部分的计算机视觉任务使用很多的数据，所以数据扩充是经常使用的一种技巧来提高计算机视觉系统的表现。通过增强数据集，可以防止神经网络学习到不相关的模式，根本上提升整体性能。（一）常用的图像增强方法预备知识：def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)):
"""Set matplotlib figure size."""
use_svg_display()
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2024-09-24 01:20:41
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Blob在机器视觉中是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。Blob分析就是对这一块连通区域进行几何分析得到一些重要的几何特征，例如：区域的面积、中心点坐标、质心坐标、最小外接矩形、主轴等。 Blob分析的一般步骤：（1）图像分割：分离出前景和背景
图1. 基于DeepLabV3+的图像分割结果示意图。目录一. 简介二. 实现细节三. 项目代码总结：Reference图像分割属于图像处理领域最重要的几个问题之一。随着自动驾驶，广告推荐，手机照片处理，知识图谱等智能应用的快速普及，基于语义分析的图像分割、理解与识别变得越来越重要。近年来比较热的视觉领域工作，很大比重是围绕如何使用大规模数据，结合结构优良的深度网络模型，实现图像分割计算。今天，我
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2023-10-12 14:41:43
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图像增强分为两类空间域图像增强该类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。 这些方法有： （1）灰度变换 图像反转、对数变换、幂次变换、分段线性变换函数等 （2）直方图处理 直方图均衡化、直方图匹配（规定化）、局部增强 （3）算术/逻辑操作增强 图像减去处理、图像平均处理（通过人为加入一些噪声来减少噪声）空间滤波的机理就是在待处理图像中逐点地移动掩模。 线性空间滤波器：其响应由滤波器
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2023-12-09 11:52:00
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1.基本概念1.1人类视觉特点1.2机器视觉1.3图像采样与量化1.4直方图2.图像增强2.1图像增强原因2.2目的2.3方法2.3.1空间域增强2.3.2频域增强（频域滤波）2.3.3同态滤波3.形态学处理3.1膨胀3.2腐蚀3.3开运算3.4闭运算4.图像分割4.1基于阈值的分割4.2基于边缘的分割4.3基于区域的分割4.4基于学习的分割 1.基本概念1.1人类视觉特点多义性（同一张图片会因
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2024-04-02 21:42:07
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\u0026#xD;\u0026#xD; 一、介绍\u0026#xD;\u0026#xD; 图像分类是计算机视觉中的一个基本问题，是多种视觉任务的基础，如目标检测、图像分割、目标跟踪、行为识别和自动驾驶等。自从2012年的ImageNet挑战赛AlexNet模型取得重大突破，深度神经网络（DNN）已经成了这个领域的中坚力量。自此之后，出现了越来越深的DNN模型和越来越复杂的结构。尽管这些模型的
（一）高斯低通滤波去噪 高斯低通滤波器（Gaussian Low Pass Filter）是一类传递函数为高斯函数的线性平滑滤波器。又由于高斯函数是正态分布的密度函数。因此高斯低通滤波器对于去除服从正态分布（Normal distribution）的噪声非常有效。一维高斯函数和二维高斯函数 (高斯低通滤波器的传递函数) 的
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2024-05-24 18:52:59
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译者 | VK概述了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据我们将在Python中构建自己的视频分类模型这是一个非常实用的视频分类教程，所以准备好Jupyter Notebook介绍我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情，例如检测图像中的对象，对这些对象进行分类，从电影海报中生成标签。这一次，我决定将注意力转向计算机视觉中不太引人注目的方面-视频!我们正以前所未有的速度消费视频
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2024-07-10 15:51:11
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平时比较喜欢做笔记复盘，做笔记看起来费时费力，其实是有比较多的好处:及时进行巩固，避免过段时间遗忘，能快速找到之前的资料在进行记录的时候其实也在将知识点转成自己的理解输出，强化理解，并且整个思路框架也会更清晰每次进行复盘后，做的不好的地方下次改进，做的好的经验，继续保持，会更加地高效，这也是学习能力很重要的一部分这里记录一下之前做的图像分类模型的一些经验总结，用目前多任务layer4的BN分流+s
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2024-04-25 19:02:01
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