细粒度图像分类概念细粒度图像分类与传统图像分类而言，细粒度图像分类中所需要进行分类的图像中的可判别区域（discriminative parts）往往只是在图像中很小的一块区域内。在传统的图像分类网络中，无论图像中的重要判别区域占整个图像的比重有多大，都只会对整张图片一视同仁的提取特征。因此，在一些判别区域占图像比重较小的一些图片，进行同样的特征提取及处理，大量不关注的background信息会被
根据有无监督训练样本，可以将遥感图像分类算法分为监督分类和非监督分类两大类。 根据分类的对象，可将遥感分类算法分为基于像元的分类算法、基于对象的分类算法，以及基于混合像元分解算法三大类。基于像元的分类基于像元的分类，就是分类的研究对象是单个像元，利用像元的光谱信息、纹理信息、空间关联等信息对像元表示的地物类别属性进行判断。这一类分类算法是目前研究得最多、最深入的分类算法。在遥感图像自动分类中，传
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2024-03-25 14:32:04
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一共有四种基于内容的图像分类方法，即颜色、纹理、形状和空间关系。 1.基于颜色特征的分类技术 目前，提取颜色特征己经成为几乎所有基于内容图像分类技术的重要手段。由于颜色是物体必备的视觉特性，同一类物体一般会有相似的色彩特征，所以人们就根据这一点用色彩来对图像内容进行区分。颜色直方图能够描述不同色彩在整个图像中所占的比例，即使图像内容发生了大小、旋转上的变化，它也不会有很大的差异，因此颜色直方图在
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2024-05-23 15:13:44
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本文介绍VTK图像数据结构。VTK图像数据结构 数字图像文件内容由两个部分组成：图像头信息和数据。图像头信息定义了图像的基本信息，主要包括原点位置（Origin）、像素间隔（Space）和维数（Dimension）。通过这三个参数即可以确定图像空间位置和大小。图像可以看作空间中的一个规则的网格，网格中的每个最小单元称为像素（二维）或体素（三维），网格在每个方向上的像素或体素个数即为图像在该方向的
摘要：我们提出了一种无监督的图像到图像转换的新方法，该方法以端到端的方式结合了新的注意力模块和新的可学习归一化函数。注意力模块指导我们的模型将注意力集中在基于辅助分类器获得的注意力图来区分源域和目标域的更重要区域上。与以前的基于注意力的方法无法处理域之间的几何变化不同，我们的模型可以转换需要整体变化的图像和需要大形状变化的图像。此外，我们新的AdaLIN（自适应层实例归一化）功能可帮助
ps人像妆面修调教程说到妆面修调，第一要素是精致，细节决定成败，在修图的时候，尽可能要看的仔细一些：妆面修调的第二个要素是色彩要有时尚气息，一张妆面应该调什么色调，要根据妆面所能给人的感觉来决定。本期就来讲解一下时尚彩妆的修调。效果图： 原片： 原图分析：在给我学生讲课中，讲到过很多的一个注意事项，就是拿到片子首先要检查一下片子的明亮度是否协调，有无过曝或欠曝现象，再来进行微调。从这张片子来看还好
本篇博客旨在将自己对遥感数字图像显示和拉伸的初步理解记录下来......照片和遥感数字图像遥感数字图像的表示和统计描述图像显示和拉伸————————————————————————————————图像（picture、image、pattern）是对客观对象一种相似性的描述或写真，它包含了被描述或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。根据人眼的视觉可视性可将图像分为可见图像和不可见图像。可见图像有
细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题, 其目标是对子类进行识别，如区分不同种类的鸟。由于子类别间细微的类间差异和较大的类内差异, 传统的分类算法不得不依赖于大量的人工标注信息。近年来, 随着深度学习的发展, 深度卷积神经网络为细粒度图像分类带来了新的机遇。大量基于深度卷积特征算法的提出, 促进了该领域的快速发展。一 概述定义细粒度图像分类(Fine-Grained Catego
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2024-05-22 08:49:47
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简介最近对大模型这部分内容比较感兴趣，作者最早接触大模型是22年下半年的时候。当时觉得非常amazing，并认为这是一个颠覆性的工作，目前随着开源大模型的逐渐变多。我觉得我们得学习并了解这些基础知识，以便后续在工作中可以学习并使用。在深度学习中，微调是一种重要的技术，用于改进预训练模型的性能。除了微调ChatGPT之外，还有许多其他预训练模型可以进行微调。以下是一些微调预训练模型的方法：微调所有层
原创
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2024-06-03 17:34:04
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本文罗列了及state-of-art文章，主要关注的是用深度学习进行图像分割，image segmentation。查看更多的文献综述，参阅 https://github.com/senbinyu/Computer_Vision_Literatures 1. Review papersGuo et al., Leiden University, 2018, A review of semantic
目录摘要介绍相关工作模型摘要作者希望通过受人类感知启发的注意力模型来增强现代神经网络架构。具体来说，该模型包含了一个受循环自顶向下引导的attention model。实验中，作者发现了几个关于鲁棒性和模型表现值得注意的点，第一：引入attention显著的提升了鲁棒性在ImageNet上获得更好的准确率，第二：作者证明改变attention step(glances/fixations)的数量能
文章目录1、图像分类与KNN1.1 图像分类1.1.2 图像识别的难点：类内形变+类间相似**1.1.3 图像识别的途径1.1.4 机器学习解决图像分类的流程1.2.1 CIFAR-101.2.2 基于最近邻的简单图像类别判定1.3 k近邻分类器1.3.1 交叉验证与参数选择1.3.2 kNN算法的优缺点 1、图像分类与KNN1.1 图像分类对于一张输入的图像，判定其属于哪个类别，图像分类是计算
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2024-04-12 12:24:29
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本篇综述将带领大家了解多标签图像分类这一方向，了解更具难度的图像分类。
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2021-08-13 15:34:26
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图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，经过大量的研究与试验，已经取得了傲人的成绩。然而，现有的分类任务大多是以单标签分类展开研究的。当图片中有多个标签时，又该如何进行分类呢？本篇综述将带领大家了解多标签图像分类这一方向，了解更具难度的图像分类。作者 | 郭冰洋编辑 | 言有三 1 简介 随着科学技术的进步与发展，图像作为信息传播的重要媒介，在通信、无人驾驶、医学影像分析、航天、遥感等多个
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2022-07-28 07:56:17
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图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，经过大量的研究与试
原创
2022-10-12 16:06:48
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多标签图像分类综述
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2021-08-11 10:01:10
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一个优质的技术综述！
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2021-07-16 16:42:57
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原文：《基于深度学习的图像语义分割方法综述》2019_田萱，引用量=191.简介是什么：ISS 为图像中的每一个像素分配一个预先定义好的表示其语义类别的标签。（田萱,2019） 与目标检测区别？——相似点：都标注了物体的具体分类信息。不同点：ISS是像素级颗粒度的，需要把物体的轮廓描绘出来，用轮廓来标记物体。OD标记物体是其外切框。 与实例分割的区别？—
用于超参数调优的验证集首先，来介绍参数和超参数的基本知识。在机器学习或者深度学习领域，参数和超参数是一个常见的问题，个人根据经验给出了一个很狭隘的区分这两种参数的方法。参数：就是模型可以根据数据可以自动学习出的变量，应该就是参数。比如，深度学习的权重，偏差等超参数：就是用来确定模型的一些参数，超参数不同，模型是不同的(这个模型不同的意思就是有微小的区别，比如假设都是CNN模型，如果层数不同，模型不
原文：Deep Convolutional Capsule Network for Hyperspectral Image Spectral and Spectral-Spatial Classification
论文题目：Deep Convolutional Capsule Network for Hyperspectral Image Spectral and Spect
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2024-04-26 10:09:40
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