前言 根据我个人的经验，学好AI，有五个必修：数学、数据结构、Python数据分析、ML、DL，必修之外，有五个选修可供选择：NLP、CV、DM、量化、Spark，然后配套七月在线的这些必修和选修课程刷leetcode、kaggle，最后做做相关开源实验。 今天，咱们就来看一看：如何用百行代码实现Kaggle排名Top 5%的图像分类比赛。 1、NCFM图
钢材缺陷分类检测及标记这个是去年的比赛，过了很久了才来记录一下。附上IEEE-CIS Fraud Detection的总结赛题理解kaggle链接 竞赛主要目的是钢材图片进行缺陷检测分类及标记，图像识别的机器学习问题，使用到了google的开源框架，EfficientNet评估标准：是Dice coefficient戴斯相似性系数 （倾向于保守预计，错判比漏判损失严重）结果：0.90798，0.91
pyTorch 图像识别教程代码： https://github.com/dwSun/classification-tutorial.git这里以 TinyMind 《汉字书法识别》比赛数据为例，展示使用 Pytorch 进行图像数据分类模型训练的整个流程。数据地址请参考: https://www.tinymind.cn/competitions/41#property_23或到这里下载： 自由练
开个玩笑~ 这两天肺炎传的特别快，搞得人心惶惶的。。。会不会学完后人类都快没了。。。下文中的keras默认是tf.kerasfrom tensorflow import keras
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
config = {'model_path': 'my_model.h5',
'le
1.motivation细粒度视觉分类任务（Fine-grained visual categorization: FGVC)是具有挑战性的一个原因是其缺少大量的训练数据。另外，FGVC在使用大型的模型时为了防止过拟合，当下的一些方法是首先在大型的数据集上（eg: imagenet)做一个预训练，之后再迁移到目标任务上。作者认为，预训练没有考虑具体的目标任务。故作者提出新的模型，目的
1.什么是注意力（Attention）?在图像分割中，注意力是一种只突出训练中相关激活的方法。这减少了浪费在无关激活上的计算资源，为网络提供了更好的泛化能力。本质上，网络可以“关注”图像的某些部分。a)Hard AttentionAttention有两种形式，Hard和soft。Hard attention的工作原理是通过裁剪图像或迭代区域建议来突出显示相关区域。由于Hard attention一
论文介绍AlexNet为计算机视觉奠定了基础。AlexNet在ImageNet 2012图像分类竞赛中获得了top-5误差15.3%的冠军成绩，首次将深度学习和卷积神经网络用于大规模图像数据集分类，远远优于第二名（top-5错误率为26.2%）和之前的算法，引起巨大轰动。自此之后，计算机视觉开始广泛采用深度卷积神经网络，模型性能日新月异，并迁移泛化到其它计算机视觉任务。AlexNet采用ReLU激
双目图像可以提供同一场景左右两个视角的信息。合理利用双目图像所包含的互补信息可以进一步提升图像超分辨的性能。随着双摄像头成像设备的发展，双目图像超分辨在手机摄像、自动驾驶、遥感与侦察监视、智能机器人等领域具有光明的发展前景。本文将解读双目图像超分辨领域2020年的两个最新工作：一、Stereoscopic Image Super Resolution with Stereo Consistent
图像分类网络来总结一下部分经典的分类网络~ 目录图像分类网络前言AlexNet网络构架创新点VGG网络构架创新点Inception创新点ResNet网络构架创新点ResNeXt网络构架创新点 前言ImageNet大规模视觉识别比赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）120万幅高分辨率图像分类为1000个不同的类，虽然2017年就已经
Jetson TX2入门之ImageNet图像分类简介准备好去深入深度学习了吗？只需要两天哦。Nvidia 官方提供了所有我们需要的工具，其中包括简单上手的教程、软件源码以及已经训练好的网络模型（ImageNet和DetectNet的例子）。在这篇教程中，你将能够在Jetson TX2上加载和运行预先训练好的神经网络模型，还能够知道如何去用自己的数据集去重新训练神经网络。在我这篇文章中，我将把官方
最近看到AWS在18年年底的一篇论文（Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks），是李沐和他的同事们总结的在图像分类中用到的一些技巧，可以提高分类的准确率，我也照着论文提到的技巧测试了一下，基于Tensorflow 2.1版本，搭建了一个Darknet53的模型（这也是大名鼎鼎的YOLOV3的
论文名称：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks论文地址：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf AlexNet训练了一个更深的卷积神经网络
# 机器学习-101分类比赛
机器学习是一门研究如何通过计算机模拟人类的学习和决策过程的学科。分类是机器学习中的一个重要任务，它将输入数据划分为不同的类别。在这篇文章中，我们将介绍机器学习中的101分类比赛，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解这个问题。
## 101分类比赛简介
101分类比赛是一个经典的机器学习任务，旨在将图像数据分为101个不同的类别。这个任务在计算机视觉领域非常有名
原创
2023-08-29 08:12:07
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前言手写字体MNIST数据集是一组常见的图像，其常用于测评和比较机器学习算法的性能，本文使用pytorch框架来实现对该数据集的识别，并对结果进行逐步的优化。一、数据集MNIST数据集是由28x28大小的0-255像素值范围的灰度图像（如下图所示），其中6万张用于训练模型，1万张用于测试模型。 该数据集可从以下链接获取： 训练数据集：https://pjreddie.com/media/files
2012 0.15 - Supervision (AlexNet) - ~ 60954656 params 0.26 - ISI (ensemble of features) 0.27 - LEAR (Fisher Vectors) 2013 0.117 - Clarifai (paper) 0.1
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2016-02-27 20:47:00
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以下资源来自国内外选手分享的资源与方案，非常感谢他们的无私分享比赛简介一年一度的jigsaw有毒评论比赛开赛了，这次比赛与前两次举办的比赛不同，以往比赛都是英文训练集和测试集，但是这次的比赛确是训练集是前两次比赛的训练集的一个组合，验证集则是三种语言分别是es(西班牙语)、it(意大利语)、tr(土耳其语)，测试集语言则是六种语言分别是es(西班牙语)、it(意大利语...
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2023-05-17 17:16:24
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AlexNetAlexNet是2012年的 ImageNet ILSVRC中获得冠军，识别率远远超过第二名（top 5 错误了16%，第二名为26%）。链接：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf1. 网络架构图AlexNet的网络结构如
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2023-07-23 15:19:20
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相信有很多同学也都想入坑图像识别这一领域，但是无奈有诸多方面的限制，比如说电脑配置不好、环境配置复杂、租云服务器费用高等。而百度推出的EasyDL平台可以在一定程度上让我们在深度学习领域能够快速应用相应的成果，而不是把精力放在一步步踩坑上，用更加便捷、省力的方式去构建自己的深度学习项目，也更加方便的去管理自己的模型。EasyDL-零门槛AI开
1.项目介绍这次给大家介绍一个很方便的训练自己图像识别模型的一个程序。可以通过一行命令实现训练自己的图像识别模型，并且训练的速度很快，效果也不错。图像分类有三种训练方式：构建一个新的模型并从头开始训练，称为scrach。在已经训练好的模型基础上，修改模型的最后的全连接层，并重新训练全连接层称为bottleneck。在已经训练好的模型基础上，修改模型的最后的全连接层，并重新训练全连接层同时微调模型的
Im
原创
2023-01-12 07:15:17
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