文章目录1. CIFAR10数据集准备2. 构造卷积神经网络模型3. 编译并训练模型4. 评估模型 本例中展示了 如何训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用的是 Keras Sequential API，创建和训练模型只需要几行代码。 1. CIFAR10数据集准备CIFAR10 数据集包含 10 类，共 60000 张彩色图片，每类图片有 60
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2024-10-25 13:39:20
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二 标准曝光不足，过曝前言标准曝光标准曝光与曝光不足，曝光过度曝光的基准是放射率为18%的灰度 数码相机原理系列学习 前言作为机器视觉的职场新人，我决定通过写日志或翻译的方式来学习，学习源为松下的官网，日本在这方面很强，希望国产相机也能加油迎难而上，让我们用上国产好货！标准曝光给胶卷适当的光量就可以很好的再现被拍摄物体，这个适当的光量就是“标准曝光“，标准曝光，肉眼可以看见被照物体的细节与色调
在本篇博文中，我们将探讨“pytorch 无监督图象分类”的解决过程。这意味着我们将深入分析无监督学习如何在图像分类中发挥作用，并解决我们在实现过程中遇到的问题。
## 问题背景
在计算机视觉领域，图像分类是一项重要的任务，而无监督学习则为我们提供了一种在缺乏标注数据的情况下进行分类的可能性。针对大规模图像数据集，利用无监督图像分类可以显著提高数据处理的效率，从而促进业务的发展。
- 业务影
在图像分类识别之后，下一步学习图像目标检测，就是不仅识别出图片中的物体类别， 还要返回物体的位置。R-CNN系列就是完成的此项工作。首先看R-CNN的网络结构： 其中关于图像分类工作是由预先的CNN网络训练而得，主要关注特征提取。它的思路的通过选择性搜索找到一系列的候选区域，然后将整个区域放入各个类的SVM判别器进行二分类，返回一个判别值即完成对候选框中目标的识别工作，最后需要的就是使用回归器精细
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2024-03-21 13:23:00
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@我的CNN图像分类学习之路（1）CNN学习之路这是我注册以来的第一篇学习记录，仅当作自己学习之路上的笔记使用，当然如果某些地方可供大家参考使用那将使我倍感荣幸。不多说，开始记录！！Alexnet网络简介在学习CNN图像分类之前，我已经学习过了python基础、keras神经网络的架构，在此基础上开始进行CNN学习。打开使用CNN网络进行图像分类之路的就是这个Alexnet网络（论文原文在
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2024-03-07 23:10:43
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在神经网络中，卷积神经网络（ConvNets或CNN）是进行图像识别，图像分类的主要类别之一。 物体检测，识别面部等是CNN广泛使用的一些领域。 CNN图像分类会获取输入图像，对其进行处理并将其分类为某些类别（例如，狗，猫，老虎，狮子）。 计算机将输入图像视为像素阵列，它取决于图像分辨率。 基于图像分辨率，它将看到h xw x d（h =高度，w =宽度，d =尺寸）。 例如，一个RGB矩阵的6
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2024-03-15 15:32:08
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CNN常用图片分类网络这些图片分类网络之间的关系，以及他们和RCNN等网络之间的关系，看这篇回答，说的非常好：https://www.zhihu.com/question/43370067我稍微摘录一点：首先作者给的那个图对于从整体掌握这些网络非常有帮助：由于从这些pretrained网络抽出来的deep feature有良好的generalization的能力，可以应用到其他不同的CV问题，而且
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2024-05-18 07:25:04
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为了促进自己技术的提升，鄙人打算开一个语义分割系列，讲语义分割中经典的网络论文与具体实现，并应用于一些数据集中。FCN是我第一篇语义分割文章，在此做个记录。本文假设读者已具备基本的图像分类知识前言FCN网络，出自论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation，是语义分割的开山之作。2012年，AlexNet凭借在ImageNet比赛
目录1、DCNN模型2、TextCNN模型3、XML-CNN模型4、Character-level CNN模型5、VDCNN模型1、DCNN模型DCNN是由Nal Kalchbrenner[1]等人于2014年提出的一种算法，其利用CNN模型将输入进行卷积操作，并利用K-MAX pooling操作，最终将变长的文本序列输出为定长的序列，这种方式能够获取短文本和长文本之间的关系。文章在4个数据集进行
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2024-01-15 13:54:11
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# 如何实现“图像拼接 python”
## 1. 整件事情的流程
```mermaid
flowchart TD
A(获取两张图片) --> B(读取图片并获取宽高信息)
B --> C(创建一个新的画布)
C --> D(将图片1绘制到画布上)
D --> E(将图片2绘制到画布上)
E --> F(保存拼接后的图片)
```
## 2. 每一步需
原创
2024-04-26 07:47:13
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随着互联网技术的快速发展与智能终端的不断普及，网购、网聊、网课、远程办公已是人们生活的新常态、新模式，由此产生了大量的短文本数据。如何从这些文本数据中挖掘有价值的信息？例如，在许多短信、邮件等文本数据中需要剔除垃圾信息，把有价值的短信或邮件自动臻别出来；在众多的评论性文本数据中需要对文本的情感特征进行分析，把有价值的评论自动挖掘出来；在海量的社交网络用户文本数据中需要监测谣言与舆情，把有价值的特征
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2024-06-25 06:40:23
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文本数据的序列性使得RNN的循环迭代模式成为显而易见的选择，但如果我们把文本编码后的结果（Batch×sequence×embedding）看做一张图片，那么通过卷积的方式提取文本信息也理所当然。这就是TextCNN算法的初衷。TextCNN是一种高效的文本卷积算法，其可以捕捉相邻文本间的局部结构关系，同时卷积的特性又使得其支持并行操作。该算法在文本分类问题上的效果与TextRNN算法相当，因此被
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2024-03-21 10:39:22
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https://antkillerfarm.github.io/CNN进化史计算机视觉 6大关键技术：图像分类：根据图像的主要内容进行分类。数据集：MNIST, CIFAR, ImageNet物体定位：预测包含主要物体的图像区域，以便识别区域中的物体。数据集：ImageNet物体识别：定位并分类图像中出现的所有物体。这一过程通常包括：划出区域然后对其中的物体进行分类。数据集：PASCAL, COC
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2024-05-23 11:14:08
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CNN 文本分类采取 CNN 方法进行文本分类，相比传统方法会在一些方面有优势。 基于词袋模型的文本分类方法，
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2024-03-16 13:48:15
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*学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。CNN由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成： Convnets背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。 如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。然后，编码局部结构的简单方法是将相邻输入神
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2023-11-14 09:36:47
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图像分类如果我们想训练一个图像分类器，我们很难想出一个具体的算法步骤将每幅图片都能正确的分类，那么这种情况下我们可以采用数据驱动的方法，利用机器学习来训练分类器KNN一种方法是把全部数据和标签记下来，然后对于一组新的数据，我们去寻找最相近数据的标签作为预测标签那么我们如何去定义所谓的“相近”呢？一种方法是用L1距离，简单的描述了对应像素值的差如果我们站在一个高维的角度来看，我们可以把图片看做分布在
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2023-11-09 00:13:42
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LeNet-5 CNN分类网络开端，用于手写字符识别识别率相当高。 创建卷积框，设置大小、步长、数量等，对图像进行卷积操作，提取特征的操作，池化降维，全连接分类输出。之后的分类网络都是基于此框架进行的优化。AlexNet 作为2012年ImageNet分类冠军，把LeNet发扬光大，运用了Relu，Dropout，LRN等trick，并且使用GPU加速。 使用Relu 对梯度衰减进行加速，并且一定
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2024-03-23 10:35:37
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CNN、RNN、GAN网络一、CNN**1、结构****2、应用****3、CNN的类型综述**二、RNN**1、结构****2、应用****3、RNN类型**三、GAN**1、结构****2、应用****3、GAN类型** 一、CNN1、结构卷积神经网络CNN（带有卷积的一类网络总称） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有
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2024-03-26 11:00:46
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目录前言一、论文笔记二、基于pytorch的文本预处理 1、读取数据集 2、构建词表 3、将文字转换成数字特征 4、将每条文本转换为数字列表 5、将每条文本设置为相同长度 &
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2024-05-28 13:29:29
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写在前面的话：本人是刚入门图像分割技术的小硕，在拜读各顶会论文时有一些不懂的词汇或者算法，写在这里进行记录，其中很多都来源于贴吧大佬的讲解，已注明出处 （不定期更新）CNN 卷积神经网络（ConvolutionalNeural Networks，简称CNN）提出于20世纪60年代，由Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现。来看
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2024-05-06 21:17:47
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