前言最近想复现一下xception实现分类的任务，但是网络上只找的到xception的结构实现[1]或是像VGG[2]，Inception-v3[3]之类的迁移学习。没有代码能直接拿来用，那就学习一下，自己写写。最终目标当然不只是猫狗分类，不过可以用它来验证一下正确性。如果完全不懂keras，可以去看一下这个教程视频，它的前提是懂得tensorflow或者theano。很基础，能有个大概的了解。数
版本描述epochs训练精度验证精度V1.0简单线性卷积神经网络10099%75%V2.0添加了数据增强和dropout层10083%83%V3.0使用预训练-特征提取-分步式10099%90%V4.0使用预训练-特征提取-合并式10090%90%V5.0使用预训练-微调模型10099%94%我会针对每个版本都做详细介绍和给出代码，在这里我先对每个版本和使用的方法做个统一介绍，能有个大
准确率：正确的数量除以总数量准确率（accuracy），是一个用来衡量分类器预测结果与真实结果差异的一个指标，越接近于1说明分类结果越准确。举个例子，比如现在有一个猫狗图片分类器对100张图片进行分类，分类结果显示有38张图片是猫，62张图片是狗，经与真实标签对比后发现，38张猫的图片中有20张是分类正确的，62张狗的图片中有57张是分类正确的，那么准确率是多少呢？显然就应该是 （20+57）/1
Keras深度学习使用Xception预训练神经网络实现猫狗分类，测试集准确率高达0.99前面一篇文章呢，我使用了VGG16预训练神经网络实现了一下猫狗分类的案例，即Keras深度学习使用VGG16预训练神经网络实现猫狗分类，当时的训练集准确率为0.90，而测试集的准确率为0.89。 这篇文章来使用Xception预训练神经网络来实现一下猫狗分类的案例，其结果会比VGG16更好一些。Xceptio
tensorflow设备内存管理模块实现了一个best-fit with coalescing算法（后文简称bfc算法）。bfc算法是Doung Lea’s malloc(dlmalloc)的一个非常简单的版本。它具有内存分配、释放、碎片管理等基本功能。关于dlmalloc算法，参考下面链接：http://gee.cs.oswego.edu/ Bfc算法思想：将内存分成一系列内存块，每个
前言一直在学习计算机视觉方面的基础知识，前几天接触到了第一个实际的使用CNN来进行图像分类的Kaggle上的猫狗分类的问题，虽然最后效果不太理想，但是个人觉得对于图像分类问题，这个项目的解决过程和方法具有很强的借鉴意义，这里进行一次详细的总结。项目条件ubuntu 18.04 LTStensorflow-gpupycharmGTX 1050Kaggle 竞赛网址：https://www.kaggl
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2023-11-01 12:03:44
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resnet常见的网络结构有如下：代码实现如下主要分为以下步骤：定义网络结构、训练并测试网络、用测试集检查准确率、显示训练准确率、测试准确率变化曲线。# -*- coding:utf-8 -*-
#u"""ResNet训练学习CIFAR10"""
import torch as t
import torchvision as tv
import torch.nn as nn
import t
本文是基于paddle paddle采用CNN实现猫狗识别案例。author：小黄 缓慢而坚定的生长图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题猫狗分类属于图像分类中的粗粒度分类问题step1.数据准备#导入需要的包
import paddle as paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
f
CDA数据分析师 出品编译：Mika【导读】十年前，研究人员认为让计算机来区分猫和狗几乎是不可能的。如今，计算机视觉识别的准确率已超过99%。Joseph Redmon通过一个叫YOLO的开源目标检测方法，可以迅速识别图像和视频中的目标。10年前，计算机视觉研究者认为，要让一台电脑去分辨出一只猫和狗的不同之处，这几乎是不可能的，即便是在当时人工智能已经取得了重大突破的情况下。 Joseph Re
文章目录卷积网络参数网络配置模型训练和效果展示完整代码数据增强角度旋转平移变换缩放channel_shift翻转rescale变化图像填充 任务介绍： 有猫和狗的图片，需要对这个图片进行隐层特征提取并识别结果在dogs_and_cats文件夹下有train 和 validation 分别存放毛和狗的图片 解决：建立2D卷积网络对图片进行分类，相当于一个二分类问题，使用sigmoid即可卷积网络
1、数据介绍这份数据集来源于Kaggle，数据集有12500只猫和12500只狗。在这里简单介绍下整体思路 1、1从图片中直接训练一个小网络（作为基准方法），也就是普通的cnn方法 2、2后面我会用到最新的预训练好的resnet等方法进行训练2 数据提升与cnn为了尽量利用我们有限的训练数据，我们将通过一系列随机变换堆数据进行提升，这样我们的模型将看不到任何两张完全相同的图片，这有利于我们抑制
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2023-08-04 14:24:55
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Abstract人们通常是在固定的计算资源下设计CNN，更多的计算资源也就意味着更高的准确率。本文系统地研究了模型的缩放，提出仔细地平衡网络的深度、宽度和图像分辨率可以得到更优的性能。基于此发现，作者提出了一个新的缩放方法，通过一个简单而有效的复合系数来统一地缩放深度/宽度/分辨率的所有维度。作者证明该方法对 MobileNets 和 ResNet 的缩放是有效的。更进一步，作者使用神经结构搜索方
目录猫狗分类数据处理下载数据集解压数据集确定路径打印数据名获取每种数据的数量数据集可视化引入头文件绘图设计训练模型引入头文件设计模型打印模型相关信息进行优化方法选择和一些超参数设置数据处理（利用ImageDataGenerator自动打标签）进行训练使用我们自己的图片进行验证可视化隐藏层绘制精度和损失曲线终止程序 猫狗分类内容总结自吴恩达TensorFlow2.0的课程 不同于之前在人造的数据集
本科是电子信息工程专业，毕设选到了深度学习相关的题目，由于是第一次接触，所以自学了相关内容。内容大概是复现《人工智能物联网中面向智能任务的语义通信方法》，之后随缘有空更语义压缩部分。此次是对CIFAR10数据集进行特征提取，使用了RESNET18网络，其中，对RESNET18网络进行了网络改写，将准确率达到了95%。直接上代码吧！！！"""
主
● 难度：夯实基础⭐⭐ ● 语言：Python3、TensorFlow2? 要求：找到并处理第8周的程序问题（本文给出了答案） 第8周的问题处在训练集和测试集数据的历史损失和准确率，因为是每一个batch输出一次history而不是epoch输出一次，因此需要对一个epoch中的8个batch取平均值。? 拔高（可选）：请尝试增加数据增强部分内容以提高准确率可以使用哪些方式进行数据增强？（下一周给
论文阅读笔记（三）——从老虎到熊猫：动物头部检测论文简介论文中文翻译：《从老虎到熊猫：动物头部检测》论文名称：《From Tiger to Panda: Animal Head Detection》期刊情况期刊：《IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING》期刊情况：中科院/1区/2区影响因子9.340Q1分区平均审稿速度：平均8.1个月摘要鲁棒的对象检测在现实世界
前言： 上一篇，我们介绍了小型卷积神经网络训练分类模型，这次我们将采用预训练网络。二、使用预训练的卷积神经网络 想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络（pretrained network）。预训练网络是一个保存好的网络，之前已在大型数据集上训练好。如果
使用ResNet18网络实现对Cifar-100数据集分类简介本次作业旨在利用ResNet18实现对于Cifar-100数据集进行图像识别按照精细类进行分类。 Cifar-100数据集由20个粗类和100个细类组成，每个粗类包含5个细类，每个细类有500张训练图片和100张测试图片。 残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在2015 年的
图像分类的评价指标不同的图像（注意单位，是一张图像，最后理解的如手写体的图像集）划分到不同的类别、单标签分类问题就是每一张图都有唯一的类别； 单标签分类的评价指标有：准确率(Accuracy),精确率（Precision）,召回率（Recall）,F1-score,混淆矩阵，ROC曲线和AUC； 在计算这些指标之前，需要先计算几个基本的指标：TP:正样本且分类为正样本的数目为
导读计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的tricks。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割等任务也有很好的作用。本文在精读论文的基础上，总结了图像分类任务的各种tricks。目录：WarmupLinear scaling learning rateLabel-smoothingRand
