基于华为云ModelArts平台利用MobileNetV2算法实现5类花卉分类实验介绍本实验使用华为云ModelArts的预置算法MobileNetV2和AI Gallery的flowers-5-manifest图像数据集实现图像分类识别和在线推理。实验目的了解华为云ModelArts平台用于深度学习目标识别领域的基本解决方案。熟悉平台在深度学习分类任务的训练和推理过程。实验前提注册华为云官方账号
本月1日起，上海正式开始了“史上最严“垃圾分类的规定，扔错垃圾最高可罚200元。全国其它46个城市也要陆续步入垃圾分类新时代。各种被垃圾分类逼疯的段子在社交媒体上层出不穷。top-5测试集回归2.25%错误率的成绩可谓是技压群雄，堪称目前最强的图像分类器。年份网络/队名top-5-5备注2012AlexNet16.42%5层CNNs2013C
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2024-03-29 15:18:10
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第四讲_图像识别之图像分类Image Classification目录图片分类性能指标：top1,top5ILSVRC：每种任务数据集不一样imageNet：根据WorldNet组织的图片集，为每个名词提供平均1000张图片网络进化卷积神经网络（CNN）基础神经网络：神经元（输入，w,b,sigmoid）优化：梯度下降，BP反向传播（链式规则），3~5层优化交叉熵（之前是均方误差）：批量梯度下降，
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2024-04-28 19:16:08
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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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赛题地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231761/forum 赛题介绍：按照最大浮动32干扰的话，最高分为5。方案关键词： 模型ensemble；多尺度ensemble；数据增强。第一名(Score:4.4)在最初开始，从 ImageNet 数据集中挑选出 1000张可以被线下防御模型正确分类的图片，每一张图片分别属于一个类别。
概述CV(Computer Vision)在现实世界的应用相对比较成功，如日常生活中的人脸识别，车牌识别，指纹比对，电子稳像，行人，车辆的跟踪，等等。那么在其他领域呢，比如大家常玩的手机游戏，CV又可以有哪些应用呢？游戏场景的图像和现实场景的图像还是有差别的，有些游戏的场景相对比较复杂，如特效干扰、游戏人物不似真人一样有规则，艺术字体也不像车牌一样字体固定，并且有统一底色等等；有些元素是相对比较简
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
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2024-04-04 15:54:50
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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
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2024-07-13 08:31:19
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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
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2024-08-08 19:30:57
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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
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2024-06-18 17:18:43
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图像分类竞赛涨分小技巧一. 前言二. 上分小技巧2.1 数据分割2.2 数据增强2.2.1 随机擦除(Random Erase)2.2.2 混类增强(Mixup)2.2.3 裁剪混合(Cutmix)2.2.4 归一化(Normalize)2.2.5 标签平滑(Label Smooth)2.2.6 修改后的Dataset2.3 学习率和优化函数2.4 训练方式三. 我的上分之路四. 最后 一. 前
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2024-10-20 16:40:08
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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
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2024-02-14 19:58:48
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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
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2024-03-17 16:07:18
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众所周知，Kaggle 是一个进行预测建模及数据分析的竞赛平台。在这个平台上，统计学家和数据科学家竞相构建最佳的模型，这些模型被用于预测、描述公司和用户上传的数据集。这种众包的方式之所以被广为接受，是因为对于同一个预测建模任务来说，可能存在无数种解决策略，但是想要事先知道哪种技术或分析方法是最有效的几乎不可能。[1]任务概述 你能分清杂草和农作物幼苗吗？如果我们能高效地区分农作物幼苗和杂
# 使用PyTorch进行图像分类：以ImageNet为例
图像分类是计算机视觉中的一项重要任务，其目标是将输入图像分到预定义的类别中。随着深度学习技术的发展，使用深度卷积神经网络（CNN）进行图像分类已经成为一种主流的方法。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现图像分类，并以ImageNet数据集为例，展示一个基本的图像分类代码示例。
## 什么是ImageNet？
ImageNet是一
这篇论文在YOLOv1的基础上，采用了许多改进的方法，并且这些方法都取得了不错的效果。在Better和Faster方面提出了YOLOv2模型。在Stronger方面提出了YOLO9000模型。其中YOLO9000是个非常强大的模型，能检测出超过9000种物体，因此称为YOLO9000。 现在就来看看Better，Faster这两方面都采用了什么改进方法。 1.Better1.1 BatchNo
mxnet 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 mxnet 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： 自由练习赛数据
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2024-05-07 15:01:41
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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
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2024-04-30 01:33:01
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1.LeNet2.AlexNet 卷积->池化->卷积->池化->卷积->卷积->卷积->池化->全连接->全连接->全连接3.VGGVGG-16最常用（13个卷积层和3和全连接层） VGG是2014年由牛津大学著名研究组VGG(Visual Geometry Group)提出，在ImageNet竞赛中Localization Task(
上期考试答案及解析：B、B、A、A、D1、下面说法是否正确：ImageNet项目是一个用于视觉对象识别软件研究的大型可视化数据库。超过1400万人工标注过的图像ImageNet包含2万多个类别;比如“猫狗”或“气球”，每个类别包含数百个图像。。自2010年以来，ImageNet项目每年举办一次软件比赛，即ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC），软件程序竞相正确分类检测物体和场景。Im
