在我们处理有关图像的任务，比如目标检测，分类，语义分割等等问题当中，我们常常需要对训练集当中的图片进行数据增强（data augmentation）,这样会让训练集的样本增多，同时让神经网络模型的泛化能力更强。在进行图片的数据增强时，我们一般会对图像进行翻转，剪裁，灰度变化，对比度变化，颜色变化等等方式生成新的训练集，这就是计算机视觉当中的数据增强。我们来看看使用图像增强的手段，对一个猫狗图像分类
数据不平衡带来什么问题？假设在一个分类问题中，如果预测类别中存在一个或多个样本量极少的情况，比如在图像分类中识别恶性肿瘤（训练样本中含有肿瘤的图像远比没有肿瘤的图像少）。如果不考虑数据平衡的问题，模型的性能会出现问题。原因： 1.对于不平衡类别，模型无法充分考察样本，从而不能及时有效地优化模型参数。 2.它对验证和测试样本的获取造成了一个问题，因为在一些类观测极少的情况下，很难在类中有代表性。换句
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2024-03-24 21:58:17
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今天在手撸深度学习代码的时候，遇到了这个数据集，但是调用的函数的参数和功能不是很明白，因此选择写篇博客总结一下。一、介绍Fashion-MNIST是⼀个10类服饰分类数据集。torchvision 包：它是服务于 PyTorch 深度学习框架的，主要⽤来构建计算机视觉模型。torchvision 主要由以下几部分构成：torchvision.datasets : ⼀些加载数据的函数及常⽤的数据集接
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2024-02-22 03:01:43
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一、图像分类1.1 模型是如何将图像分类的？ 对于蜜蜂蚂蚁二分类模型： 从人的角度来看，是从输入一张RGB图像到输出一种动物的过程 从计算机角度看，是从输入3-d张量到输出字符串的过程类别名是通过标签进行转换得到的，在这里也就是0和1，而输出的0，1则是通过模型输出的向量取最大值而得到的，而模型输出向量则是通过构造复杂的模型而得到的实际的运行顺序： 输入3d张量到模型中，模型经过复杂的数学运算，输
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2024-05-30 12:37:05
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目录一、什么是样本分布不平衡二、哪些运营场景中容易出现样本不均衡三、怎么处理样本不均衡1. 通过过采样或欠采样解决样本不均衡2. 通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡3. 通过组合/集成方法解决样本不均衡4. 通过特征选择解决样本不均衡参考资料：1.《Python数据分析与数据化运营》 宋天龙2. 一、什么是样本分布不平衡样本分布不平衡指的是不同类别的样本量差异很大，
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2024-01-25 19:42:36
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图像分类中的tricks分享前言：前不久，应导师的要求，给学弟学妹们讲解一下图像分类任务训练模型的技巧，哇，一听我就急了，这我哪会啊，奈何也不能反抗，于是搜了一星期的资料，做了个非常简陋的PPT和讲稿就上阵了。现在贴在这里，才疏学浅，有什么错误的地方，欢迎各位大佬指正。之后随着我更多的具体实践，可能会继续补充这篇文章，谢谢各位的补充和支持。我记得我之前做过的关于图像分类的实验有手写数字识别、Cif
图像分割中常用数据集及处理思路（含代码）常用数据集1.1 CityScapessota1.2 CamVidsota1.3 ADE20Ksota1.4 PASCAL VOC 2012sota1.5 COCO-Stuffsota1.6 SUN RGBD1.7 NYUDv2在这里给大家一套普适的代码，供大家参考，以下是代码：首先导入我们需要的模块第二块比较鸡肋，可以直接省略这一步这里以ADE20K为例
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2024-04-18 08:42:59
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文章目录安装配置环境图像采集采集函数爬取一类图片爬取多类图片一些参考类别的关键词制作图像分类数据集的注意事项删除多余文件删除系统自动生成的多余文件删除gif格式的图像文件删除非三通道的图像¶统计图像尺寸、比例分布采用的数据集统计数据集的基本信息可视化图像尺寸分布划分训练集和测试集创建训练集文件夹和测试集文件夹划分训练集、测试集，移动文件可视化文件夹中的图像指定要可视化图像的文件夹读取文件夹中的所
基于pytorch的多类别图像分类实战来啦！作者&编辑 | 郭冰洋1 简介实现一个完整的图像分类任务
原创
2021-08-11 09:43:21
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2020-09-241、图像分类图像分类主要是基于图像的内容对图像进行标记，通常会有一组固定的标签，而你的模型必须预测出最适合图像的标签。这个问题对于机器来说相当困难的，因为它看到的只是图像中的一组数字流。 上图片来自于Google Images而且，世界各地经常会举办多种多样的图像分类比赛。在Kaggle中就可以找到很多这样的竞赛。最著名的比赛之一就是ImageNet挑战赛。
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2023-12-25 07:18:48
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欢迎大家来到图像分类专栏，本篇基于Pytorch完成一个多类别图像分类实战。步骤：1、...
原创
2022-10-12 16:03:55
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分类器 分类器是一种计算机程序。 他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。 平面线性分类器 一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正方形，如何找一条最优的直线将他们分开？ 我们可以找到很多种方法画出这条直线，但怎样的直线才是最优的呢？距离样本太近的直线不是最优的，因为这样的直线对噪声敏感度高，泛化性较差。 因此我们的目标是找到一条直线，离最近的点距离最远。 怎么寻找
文章目录0 前言1 常用的分类网络介绍1.1 CNN1.2 VGG1.3 GoogleNet2 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读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5 数据预处理2.6 训练分类模型2.7 模型训练效果2.8 模型性能评估3 1000种图像分
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2024-10-25 13:18:28
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图像内容分类8.1 K邻近分类法KNN8.1.1 一个简单的二维示例8.1.2 用稠密的SIFT作为图像特征8.1.3 图像分类：手势识别8.2 贝叶斯分类器8.3 支持向量机使用LibSVM 8.1 K邻近分类法KNN概述： K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN），指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断出你的类别。原理： 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然
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2023-11-18 19:19:13
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在原有的基础上，传统的边缘损失方法帮助模型区分轻度（正类嵌入）和中度（负类嵌入）病变，但未特别处理新加入的严重和
原创
2024-07-24 11:51:56
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【导读】深度学习推动计算机视觉、自然语言处理等诸多领域的快速发展。在AI大热和人才奇缺的今天，掌握深度学习成为进入AI领域研究和应用的必备技能。来自亚马逊主任科学家李沐将以计算机视觉的经典问题——图像分类为例，手把手地教导大家从0到1搭建深度神经网络模型。对于初学者面临的诸多疑问，提供了从环境设置，数据处理，模型训练，效果调优的完整介绍和代码演示，包括使模型快速获得良好效果的常用方法——迁移学习。
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2024-08-21 11:09:20
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图像分类中类别不平衡怎么搞？
原创
2021-08-11 09:18:52
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图像分类中类别不平衡怎么搞？
原创
2021-08-11 09:19:43
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欢迎大家来到图像分类专栏，类别不平衡时是很常见的问题，本文介绍了类别不平衡图像分类算法的发展现状，供大家参考学习。作者&编辑 | 郭冰洋 1 简介小伙伴们在利用...
原创
2022-10-12 15:23:20
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图像分类常用数据集1 CIFAR-102.MNIST3.STL_104.Imagenet5.L-Sun6.caltech-101 在训练神经网络进行图像识别分类时，常会用到一些通用的数据集合。利用这些数据集合可以对比不同模型的性能差异。下文整理常用的图片数据集合（持续更新中)。 基本信息对比表格： 数据集合类别数图像数/类训练集测试集图像大小格式数据集大小图像内容CIFAR-10106k5w
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2024-03-12 11:19:29
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