3.1 微调的原理在已经训练好的模型中，对指定层进行参数的微调，使之适应新的问题。3.2 数据准备将数据集切分成训练集和验证集将数据转换为tfrecord格式首先需要将数据转换成tfrecord的形式。在data_prepare文件夹下，运行：python data_convert.py -t pic/ \
--train-shards 2 \
--validation-shards 2
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2024-06-18 22:02:24
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目录结果比较在新数据集上测试下一步下载源 - 300.4 KB在本系列文章中，我们将应用深度学习网络ResNet50来诊断胸部X射线图像中的Covid-19。我们将使用Python的TensorFlow库在Jupyter Notebook上训练神经网络。此项目所需的工具和库是：IDE：Jupyter Notebook库：TensorFlow 2.0KerasNumPyMatplotlibCV2我们
网络提出的背景参考博客 backbone是一系列的卷积层用于提取图像的feature maps，比如可以是VGG16，VGG19，GooLeNet，ResNet50，ResNet101等，这里主要讲解的是ResNet101的结构。 像VGG、GooleNet、AlexNet等网络框架都是通过不断增加神经网络的深度来增强模型。但是随着网络深度越来越深，会出现退化问题，即准确率会先上升然后达到饱和，再
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2024-09-13 20:47:42
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计算机视觉之-ImageNet、Alexnet、VGGNet、RestNet模型结构一、ImageNet二、AlexNet网络2.1 AlexNet原理2.2 AlexNet实现三、VGGNet网络3.1 参考论文3.2 VGGNet原理3.3 VGGNet实现四、ResNet网络4.1 参考论文4.2 深度网络退化问题4.3 ResNet原理4.4 ResNet实现 一、ImageNetIma
接下来就是参数选择的问题。 什么是参数选择的问题呢？例如如果你把720x720的图片放进去，隐藏层都几个G了，这个自然是不行的。 在本次实验中，我一开始用了5000个隐藏节点，结果，训练一次这个隐藏层就需要1分钟的时间，自然是不可以的，因为我还要训练一万次，没法调Bug啊，这个时间绝对不行。 因此图像的大小选择是十分慎重的，因为如果只是28x28像素的话，总的也才784个节点，如果是60x80的话
人脸识别技术的优点1、不易察觉性人脸识别技术可以采用可见光人脸图像识别，或是红外线与可见光融合的多光源人脸图像识别技术。人脸识别只要在有特定光源的情况下，就能完成不被人察觉的识别，不会令人反感也不会陷于被伪装欺骗的境地。在公安刑侦领域，特别适用于犯罪嫌疑人的跟踪与追捕。2、不需接触指纹识别等方式需要通过接触电子压力传感器来获取指纹，而人脸识别技术是不需人脸与设备直接接触的，能够同时满足多人连续进行
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2024-08-09 16:37:52
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最近一直在天池上面看一些关于图像分类的代码，发现基本上都是yolo的调参，就想看看以前的模型是不是真的就跟不上时代了，然后去翻了翻torchvision.models，然后就选中了fasterrcnn_resnet50_fpn这网络，因为之前只是跟着教程跑了一遍，并没有详细的看过。花了点时间跑了一下天池最入门的街景字符编码数据集。在等数据跑的时候看看了源码。1.先看一下fasterrcnn_res
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2024-04-29 19:03:37
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常规的网络的堆叠（plain network）在网络很深的时候，效果却越来越差了。其中原因之一即是网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。 但是现在浅层的网络（shallower network）又无法明显提升网络的识别效果了，所以现在要解决的问题就是怎样在加深网络的情况下又解决梯度消失的问题。resnet50包含两个block：ident
支持向量机是在高维空间找一个最优分隔平面来进行分类的一种方法。人脸图像一般维度很高，至少上万，如果你用支持向量机，通过核函数继续投影到更高维空间，非常耗时，性能也很差。神经网络的话，直接用来人脸识别也是不现实的。常用的方法有神经网络的升级版本：深度学习(deep learning)。百度也成立了深度学习的研究院。深度学习的人脸识别，效果非常好，成为了现今研究的热门。还有就是几何特征识别方法，这些方
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2024-05-15 14:48:11
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整理 | 专知本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型，包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处，并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过，作者的创新之处在于透过这些经典的模型，讨论未来图像识别的新方向，并提出图像识别无监督学习的趋势，并引出生成对抗网络，以及讨论了加速网络训练的
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2024-05-16 20:05:36
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一、数据准备 首先要做一些数据准备方面的工作：一是把数据集切分为训练集和验证集， 二是转换为tfrecord 格式。在data_prepare／文件夹中提供了会用到的数据集和代码。首先要将自己的数据集切分为训练集和验证集，训练集用于训练模型， 验证集用来验证模型的准确率。这篇文章已经提供了一个实验用的卫星图片分类数据集，这个数据集一共6个类别， 见下表所示 在data_prepare
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2024-08-08 15:46:22
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今日任务概览： 今天主要是利用Autogluon框架完成图像分类任务。下面主要总结其中涉及的一些要点。一、模型介绍：ResNet简介： ResNet（Residual Networks 残差网络），2015年何凯明团队提出，在2015年的ILSVRC(ImageNet)的classification、det
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2024-05-18 20:18:55
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TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecord。 TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的。tf.train.Example中包含了一个从属性名称到取值的字典。其中属性名称为一个字符串，属性的取值可以为字符串，实数列表或者整数列表。 1、将MNIST输入数据转化为TFRecord的格式impo
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2024-07-17 06:32:26
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LeNet5网络结构 LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个Feature Map，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。 在论文上的LeNet5的结构如下，由于论文的数据集是32x32的，mnist数据集是28x28的，所有只有INPUT变了，其余地方会严格按照LeNet5的结构编写程序：网络模型c
曾几何时，图像识别技术似乎还是很陌生的一个词，现在却已经越来越贴近人们的生活了。近些年比较经典的一个应用，就是谷歌和百度推出的识图功能，相信大家都已经有所体验；IT行业同事炒得火热的人脸识别，也是图像识别应用的一个典例；当然，现在的日常生活中也少不了网上购物中的识图，只要把想买的东西拿在某宝APP拍一下，就会立即搜索出此物品的种类和价格。 不过，这些厉害的功能究竟是怎么实现的呢？未来图像识别还会
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2024-02-04 12:35:50
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keras_cnn_实现人脸训练分类废话不多扯，直接进入正题吧！今天在训练自己分割出来的图片，感觉效果挺不错的，所以在这分享一下心得，望入门的同孩采纳。 1、首先使用python OpenCV库里面的人脸检测分类器把你需要训练的测试人脸图片给提取出来，这一步很重要，因为deep learn他也不是万能的，很多原始人脸图片有很多干扰因素，直接拿去做模型训练效果是非常low的。所以必须得做这一步。而
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2024-02-19 20:54:05
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、YOLOv3 算法二、基于 Tensorflow2 的 YOLOv3 算法垃圾识别三、总结实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺
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2024-08-09 16:52:57
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本文深入探讨了图像检索技术及其在主流APP中的应用，涵盖了特征提取、相似度计算、索引技术，以及在电商、社交媒体和云服务中的实际应用案例。一、引言在当今数字化时代，图像成为了最直观、最丰富的信息载体之一。从社交媒体到电子商务平台，从云存储服务到内容发现应用，图像内容无处不在，它们的快速增长与管理已成为当代科技领域的一大挑战。在这个背景下，图像检索技术的发展与应用变得尤为重要。图像检索，即通过特定图像
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2024-08-10 14:44:31
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作者 | Weize Quan , Kai Wang, Dong-Ming Yan , Xiaopeng Zhang【导读】传统的肉眼识别方法是很难直接识别出 NIs (自然图像) 和 CG (计算机生成的图像)。本文中提出了一种高效的、基于卷积神经网络 (CNN) 的图像识别方法。通过大量的实验来评估模型的性能。实验结果表明，该方法优于现有的其他识别方法，与传统方法中采用 CNN 模
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2024-06-03 10:26:11
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DenseNet论文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdfDenseNet这是CVPR2017的最佳论文，由康奈尔大学博士后黄高博士（Gao Huang）、清华大学本科生刘壮（Zhuang Liu）、Facebook 人工智能研究院研究科学家 Laurens van der Maaten 及康奈尔大学计算机系教授 Kilian Q. Weinber
