目前想法：1、先做一般的动作识别分类，然后再迁移到特定行为；2、先用数据集做，再用不分割的视频改进。数据库：异常行为识别：https://www.leiphone.com/news/201803/H7hLNZlR8sQ3hYqz.htmlReal-world Anomaly Detection in Surveillance Videos, arxiv 1801.04264)：提出了一种基于深度多
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2024-08-07 17:01:07
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简介本文以交通系统车牌分类数据集为例，介绍基于PaddlePaddle架构的图像分类应用。图像分类，是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。运行环境系统：Windows 10 专业版处理器：x86_64(x64)架构Python和pip
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2024-08-06 08:14:28
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基于华为云ModelArts（实现垃圾分类识别） 目录任务简介任务设计任务实施任务1 购买对象存储服务OBS任务描述任务操作任务验证任务2 部署基于ModelArts的垃圾分类任务描述任务操作任务验证 任务简介生活垃圾处理不当，不仅会对城市环境构成危害，还会损害到人民的身体健康，如何处理好垃圾分类和可回收垃圾资源再利用，是一件利国利民的事。处理生活垃圾已经成为全国各个城市需要解决的问题，近段时间
文章目录图像内容分类1 K近邻分类法（KNN）1.1 一个简单的二维示例1.2 用稠密SIFT作为图像特征1.3 图像分类：手势识别2 贝叶斯分类器3 支持向量机 图像内容分类1 K近邻分类法（KNN）在分类方法中，最简单且用的最多的就是KNN（K近邻分类法），这种算法把要分类的对象与训练集中已知类标记的所有对象进行对比，并由k近邻对指派到哪个类进行投票。其弊端在于需要预先设定k值，k值的选择会影
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2024-03-19 09:55:54
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文章目录前言一、图像二、VTK中图像相关类1. 创建1.1 图像源Source1.2 直接创建图像1.3 图像文件操作2. 展示3. 基本操作3.1 图像信息的访问与修改3.2 图像像素值的访问与修改3.3 图像类型转换3.4 图像颜色映射3.5 区域提取3.6 直方图统计3.7 图像重采样3.8 图像运算3.9 图像二值化4. 边缘检测5.平滑6.频域处理三、总结 前言之前文章中有提过VTK是
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2024-06-23 08:50:11
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深度学习之图像分类（十七）Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解 目录深度学习之图像分类（十七）Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解1. 前言2. Self-Attention3. Multi-head Self-Attention3. Positional Encodin
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2024-03-22 16:05:19
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一、图像分类图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用。如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。得益于深度学习的推动，图像分类的准确率大幅度提升。在经典的数据集
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2024-05-13 09:30:51
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2020-09-241、图像分类图像分类主要是基于图像的内容对图像进行标记，通常会有一组固定的标签，而你的模型必须预测出最适合图像的标签。这个问题对于机器来说相当困难的，因为它看到的只是图像中的一组数字流。 上图片来自于Google Images而且，世界各地经常会举办多种多样的图像分类比赛。在Kaggle中就可以找到很多这样的竞赛。最著名的比赛之一就是ImageNet挑战赛。
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2023-12-25 07:18:48
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利用Tensorflow2构建CNN并用于图像分类本文将使用自下而上的方法，从讨论CNN的基本板块构建开始。然后将深入研究CNN的体系结构，并探索如何在TensorFlow中实现CNN。本文包含以下内容：一维和二维的卷积运算卷积神经网络结构的构建使用Tensorflow构建深度卷积神经网络利用数据扩充技术提高模型泛化性能实现一个基于人脸图像的CNN分类器来预测个人性别from IPython.di
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2024-07-19 13:44:34
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(一).选题背景：什么是图像分类？它有哪些应用场合？图像分类任务是计算机视觉中的核心任务，其目标是根据图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的图像区分开来。从已知的类别标签集合中为给定的输入图片选定一个类别标签。它的难点在于：跨越“语义鸿沟”建立像素到语义的映射。还有就是视角、光照、尺度、遮挡、形变、背景杂波、类内形变、运动模糊、类别繁多等问题。手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景有广泛应用。从20
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2023-08-14 11:40:00
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目录内容框架内容一. 图像分类、数据驱动方法和流程二. Nearest Neighbor分类器三. k-Nearest Neighbor四. 验证集、交叉验证集和超参数调参五. Nearest Neighbor的优劣六. 应用kNN实践七. 拓展阅读 内容框架数据驱动方法和图像分类问题。内容一. 图像分类、数据驱动方法和流程数据驱动： 给计算机很多数据（数据库，训练集），然后实现学习算法，让计算
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2024-05-19 20:28:00
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本教程旨在手把手教大家使用Tensorflow构建卷积神经网络（CNN）进行图像分类。教程并没有使用MNIST数据集，而是使用了真实的图片文件，并且教程代码包含了模型的保存、加载等功能，因此希望在日常项目中使用Tensorflow的朋友可以参考这篇教程。完整代码可在专知成员Hujun的Github中下载。https://github.com/hujunxianligong/Tensorflow-C
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2024-05-17 09:57:05
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任务目标：图像分类图像分类，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。深度学习1.丰富了低、中、高等级的特征边缘、纹理、形状、颜色.....高纬度的人类无法理解的特征2.越深、越宽的网络具有越强的表达能力日有学者证明，一个宽度为K、深度为H的网络，能够产
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2024-06-10 00:46:19
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第四次作业：CNN实战1.数据下载2.数据预处理完成数据下载之后，需要对数据进行一些预处理： 图片将被整理成 224 × 224 × 3 的大小，同时还将进行归一化处理。设置VGG的格式 同时加载图像的数据。将数据拆分为训练集和有效集； 顺便取一小部分数据用来做可视化。在把这几张图片打印出来看看效果：打印图片和对应结果：input_try是5张244x244x3（RGB三通道）的小图片； labl
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2024-04-08 10:36:15
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##################小菜鸡的蛋仓#####################图像分类和目标检测技术是计算机视觉领域的重要研究方法。这些技术帮助机器理解和识别实时对象和环境，帮助数字图像作为输入。由于像图像分类和目标检测这样的方法都是围绕着数字图像中的目标识别而展开的，所以常常会留下混淆：这两种技术到底是什么，这两种技术又是如何区别的？图像分类简单地说，图像分类是一种用于对图像中特定对
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2024-02-23 11:13:51
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目录概要为什么需要视觉注意力注意力分类与基本概念软注意力The application of two-level attention models in deep convolutional neural network for fine-grained image classification---CVPR20151. Spatial Transformer Networks(空间域注意力)-
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2024-05-24 20:26:14
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增强色彩操作颜色偏移 这种增强通过将每个通道乘以随机选择的系数来随机调整图像的色调、饱和度和亮度。系数的选择尽量在[0:6; 1:4]内选择，以确保图像不会偏离得太严重。def color_skew(image):
h, s, v = cv2.split(image)
h = h * np.random.uniform(low=0, high=6)
s = s * np.r
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2024-05-03 14:41:04
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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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1.什么是图像分类图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签总是来自预定义的可能类别集。 示例：我们假定一个可能的类别集categories = {dog, cat, eagle}，之后我们提供一张图片（图1）给分类系统： 图1 图像分类目标是根据输入图片且根据预定义类别分配标签这里的目标是根据输入图像，
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2024-05-06 16:28:42
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按照应用目的分类(物体识别、数据挖掘、恢复、分割)、按图像种类分类(普通图像、遥感图像)常用的图像处理算法：数字图像处理基础、遥感数字图像处理、机器视觉、计算机视觉图像处理程序：C++ OpenCV、Matlab与图像处理 1. 数字图像处理-概述其实，造成“不可能图形”（三角形的三个角都是90°）的并不是图形本身，而是你对图形的三维知觉系统，这一系列在你知觉图形的立体心理模型时强制作用
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2023-06-21 22:07:20
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