LeNet, AlexNet, VGG16, GoogLeNet, ResNet
LeNet原始论文中的版本
数据集为MNIST，输入：\(32*32*1\)NamekernelstridepadInputOutputParameter NumberConv16 5×51032×32×128×28×6(5×5×1+1)×6subsampling+sigm
图说：比达咨询出具的专项研究报告 采访对象供图新民晚报讯(记者 金志刚)垃圾分类正在不断创造新的市场机遇。支付宝今天披露，在垃圾分类热潮的推动下，过去一个月，已有6款二手回收类支付宝小程序MAU(月活跃用户)突破百万，另有十数款二手回收小程序MAU突破50万。这其中不乏易代扔、白鲸鱼、铛铛一下旧衣回收等初创团队。而在垃圾分类制度实施前的2019年第一季度，根据比达咨询出具的专项研究报告，
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2024-07-15 16:31:04
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目录经典的图像分类模型AlexNetAlexNet的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估VGGVGG的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估GoogLeNetInception 块GoogLeNet模型B1模块B2模块B3模块B4模块B5模块手写数字识别数据读取模型编译模型训练模型评估延伸版本InceptionV2InceptionV3ResNet残差块ResN
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2024-04-29 18:45:41
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作者：Pavel Semkin导读通过实验验证了图像分类技能包中每种技巧是否有效。介绍图像分类是计算机视觉中的一个关键问题。在图像分类任务中，输入是一幅图像，输出是通常描述图像内容的类标签(如“猫”、“狗”等)。近十年来，神经网络在解决图像分类问题方面取得了很大进展。神经网络在分类问题上的应用始于2012年，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hint
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2024-03-22 13:30:13
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# 如何实现Python效果最好的OCR模型
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## 概述
OCR（Optical Character Recognition）是一种将图像中的文字转化为可编辑文本的技术。Python提供了丰富的库和工具支持OCR的实现。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python实现效果最好的OCR模型。
## 整体流程
以下是实现Python效果最好的OCR模型的整体流程：
| 步骤 | 描
原创
2023-08-23 05:14:24
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# 如何在 PyTorch 中保存效果最好的模型
在深度学习模型的训练过程中，如何保存表现最好的模型是一项重要的任务。今天，我们将一起学习如何使用 PyTorch 保存和加载最佳模型。本文将提供整个流程的概述和相应代码的详细说明，以便帮助新手更好地理解这一过程。
## 流程概述
我们可以将整个过程划分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-12 05:31:42
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2012年，AlexNet横空出世，该模型的名字源于论文第一作者的姓名Alex Krizhevsky 。AlexNet使用了8层卷积神经网络，以很大的优势赢得了ImageNet 2012图像识别挑战赛。它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征，从而一举打破计算机视觉研究的方向。1. AlexNet的网络架构AlexNet与LeNet的设计理念非常相似，但也有显著的区别，其网络架构如下图所示：
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2024-05-16 11:13:36
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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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这几天在网上出现了一股使用AI工具来进行绘画的热潮，这种软件可以让我们用计算机程序来生成美丽的艺术作品。于是，我就想着使用这些工具来进行创作。在经过在一段时间的“网上冲浪”后，我找到了一些可以进行AI绘画的软件来尝试，然后将生成出来的图片保存下来，并分享给我的朋友们。他们对这些作品都非常惊喜，也让我把软件分享给他们。正好借着这个机会，我也将这几款软件推荐给你们，一起来看看A
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2024-10-11 09:44:40
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##################小菜鸡的蛋仓#####################图像分类和目标检测技术是计算机视觉领域的重要研究方法。这些技术帮助机器理解和识别实时对象和环境，帮助数字图像作为输入。由于像图像分类和目标检测这样的方法都是围绕着数字图像中的目标识别而展开的，所以常常会留下混淆：这两种技术到底是什么，这两种技术又是如何区别的？图像分类简单地说，图像分类是一种用于对图像中特定对
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2024-02-23 11:13:51
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1.什么是图像分类图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签总是来自预定义的可能类别集。 示例：我们假定一个可能的类别集categories = {dog, cat, eagle}，之后我们提供一张图片（图1）给分类系统： 图1 图像分类目标是根据输入图片且根据预定义类别分配标签这里的目标是根据输入图像，
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2024-05-06 16:28:42
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分类分析--选择预测效果最好的解 预测准确性度量 下面给出计算这几个统计量的函数： 评估二分类准确性： performance <- function(table, n=2){ if(!all(dim(table) == c(2,2))) stop("Must be a 2 x 2 table") ...
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2021-08-17 16:50:00
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人像修图怎么修脸部瑕疵修瑕疵有哪些工具？工具1：污点修复工具，污点修复工具会从所修补区域的周围取样进行自动修补。 示例：图片中女生脖子上面的痣，点击污点修复工具会行程一个○圆一样的画笔涂抹脖子上面的痣的区域，就能处理瑕疵处理完之后效果 在图片的周围提取皮肤去修补，但是这个只能处理细节瑕疵较小的部分，如果是瑕疵范围区域比较大的情况下是不适合去修补的。 示例： 工具2：修补工具，修改有 明显 裂痕或
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2024-06-03 09:00:17
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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
“图像分类”作为人工智能领域的重要基础任务,早已在安防监控、智慧交通、医疗影像诊断甚至社交娱乐等行业被广泛应用，成为AI从业者的“必备技能”，例如安防系统中的人体属性识别；文档电子化、卡证识别中的图片方向校准；辅助驾驶中的交通标识、红绿灯状态识别等等，都离不开图像分类技术的支持。图1 PaddleClas图像分类应用示意图然而，在实际产业应用中，想要得到一个既快又好的分类模型依然面临很多挑战：大模
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2024-04-24 14:40:57
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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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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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作者 | 我要鼓励娜扎1 Warmup学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一，针对学习率的技巧有很多。Warmup是在ResNet中提到的一种学习率预热的方法。由于刚开始训练时模型的权重(weights)是随机初始化的，此时选择一个较大的学习率，可能会带来模型的不稳定。学习率预热就是在刚开始训练的时候先使用一个较小的学习率，训练一些epoches或iterations，等模型稳定时再修改为预先设
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2024-05-11 08:51:23
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@Author：Runsen在过去的几年里，许多深度学习模型涌现出来，例如层的类型、超参数等。在本系列中，我将回顾几个最显着的 deeplearn 图像分类的模型。 文章目录AlexNet （2012 ）VGG (2014)GoogleNet (2014)ResNet (2015)Inception v3 (2015)SqueezeNet （2016）DenseNet (2016)Xception
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2024-03-18 20:54:58
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Attention模型的基本表述可以这样理解成： 当我们人在看一样东西的时候，我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方，换句话说，当我们目光移到别处时，注意力随着目光的移动也在转移。 这意味着，当人们注意到某个目标或某个场景时，该目标内部以及该场景内每一处空间位置上的注意力分布是不一样的。 这一点在如下情形下同样成立：当我们试图描述一件事情，我们当前时刻说到的单词和句子和正在描述
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2024-03-07 12:36:23
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