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
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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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
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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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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感谢阅读常见任务图像分类通俗讲解常用数据集CIFAR-10和CIFAR-100ImageNetAlexNet该网络的特点是：GoogLeNetInception 块GoogLeNet模型总介绍实践目标检测目标检测位置信息的两种格式：常用的开源数据集常用的评价指标IOUmAPNMS（非极大值抑制）目标检测方法分类two-stage的算法One-stage的算法yolo优缺点yoloV7个人改写版的
在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为四种基本类型。二值图像灰度图像索引图像真彩色RGB图像1. 二值图像一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜图像的存储。2. 灰度图像灰度图像矩阵元素的取值范围通
四、图像分类之后发展这里只做简介，并给出引用，因为别人已经写得很好了，概念类东西不是本系列的重点，我主要写的是在之后章给出的一些自己的tip 图像分类模型叙述步骤如下：CNN之前模型->leNet->AlexNet->VGG系列->GoogLeNet->Inception系列->ResNet系列->Inception-Resnet系列->SENet。
今天给大家介绍自 2014 年以来
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2021-07-22 16:24:22
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点击上方“机器学习算法那些事”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！文章：新机器视觉今天给大家介绍自 2014 年以来，计算机视觉 CV 领域图像分类方向文献和代码的超...
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2021-08-31 15:11:26
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文章：新机器视觉今天给大家介绍自 2014 年以来，计算机视觉 CV 领域图像分类方向文献和代码...
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2021-07-18 14:30:17
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图像识别CNN0.各种卷积操作 参考：1.Alexnet 1.1 论文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 1.2 过程输入Input的图像规格： 224X224X3（RGB图像）,实际上会经过预处理变为：227X227X396个大小规格为11X11X3的卷积核(步
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2024-03-21 22:53:08
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文章目录前言一、图像分类任务介绍1.图像分类是什么？2.图像分类如何实现？3.图像分类用来干什么？二、GoogLeNet论文解读1.挑战及创新工作2.Inception模块介绍3.Python代码实现三、总结 前言图像分类是计算机视觉中最基础的任务，学者对于分类任务的研究进程，基本上等价于深度学习模型的发展史。GoogLeNet是2014年ImageNet比赛的冠军模型，由谷歌工程师设计的网络结
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2024-04-19 14:27:22
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图像分类是计算机视觉基本任务之一。顾名思义，图像分类即给定一幅图像，计算机利用算法找出其所属的类别标签。图像分类的过程主要包括图像的预处理、图像的特征提取以及使用分类器对图像进行分类，其中图像的特征提取是至关重要的一步。深度学习作为机器学习的一个分支，将数据的底层特征组合成抽象的高层特征，其在计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域发挥了不可替代的作用。深度卷积神经网络模型本文根据近年来基于DCNN
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2022-11-09 15:42:32
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文章：新机器视觉今天给大家介绍自 2014 年以来，计算机视觉 CV 领域图像分类方向文献和代码的超全总结和列表！总共涉及 36 种 ConvNet 模型。该 GitHub 项目作者是 weiaicunzai，项目地址是：https://github.com/weiaicunzai/awesome-image-classification背景我相信图像识别是深入到其它机器视觉领域一个很好的起点，特
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2023-12-13 14:19:28
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\u0026#xD;\u0026#xD; 一、介绍\u0026#xD;\u0026#xD; 图像分类是计算机视觉中的一个基本问题，是多种视觉任务的基础，如目标检测、图像分割、目标跟踪、行为识别和自动驾驶等。自从2012年的ImageNet挑战赛AlexNet模型取得重大突破，深度神经网络（DNN）已经成了这个领域的中坚力量。自此之后，出现了越来越深的DNN模型和越来越复杂的结构。尽管这些模型的
“图像分类”作为人工智能领域的重要基础任务,早已在安防监控、智慧交通、医疗影像诊断甚至社交娱乐等行业被广泛应用，成为AI从业者的“必备技能”，例如安防系统中的人体属性识别；文档电子化、卡证识别中的图片方向校准；辅助驾驶中的交通标识、红绿灯状态识别等等，都离不开图像分类技术的支持。图1 PaddleClas图像分类应用示意图然而，在实际产业应用中，想要得到一个既快又好的分类模型依然面临很多挑战：大模
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2024-04-24 14:40:57
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译者 | VK概述了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据我们将在Python中构建自己的视频分类模型这是一个非常实用的视频分类教程，所以准备好Jupyter Notebook介绍我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情，例如检测图像中的对象，对这些对象进行分类，从电影海报中生成标签。这一次，我决定将注意力转向计算机视觉中不太引人注目的方面-视频!我们正以前所未有的速度消费视频
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2024-07-10 15:51:11
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