1，图像分类2，类别不平衡问题3，图像分类模型4，提升分类模型精度的方法5，数据扩充（数据增强）6，参考资料图像分类是计算机视觉中最基础的任务，基本上深度学习模型的发展史就是图像分类任务提升的发展历史，但是图像分类并不是那么简单，也没有被完全解决。毕业项目设计代做项目方向涵盖：目标检测、语义分割、深度估计、超分辨率、3D目标检测、CNN、GAN、目标跟踪、竞赛解决方案、去模糊、显著性检测、剪枝、活
转载
2024-01-12 14:49:40
86阅读
卷积神经网络——CNN目标识别和分类实现对图像的高准确率识别卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，不局限于图像，对于序列问题，语音识别也可以应用卷积神经网络。计算机通过寻找诸如边缘和曲线之类的低级特点来分类图片，继而通过一系列卷积层级建构出更为抽象的概念。这就是CNN工作方式。 CNN 工作的顺序：一张图片经过卷积层、非线性层、池化（下采样（downsampling））层、全连接层最
转载
2023-10-12 14:39:56
31阅读
我有一组图像分为高质量图像和劣质图像。 我必须训练一个分类模型，以便可以将任何新图像分类为好/坏。 SVM似乎是执行此操作的最佳方法。 我已经在MATLAB中完成了图像处理，但没有在python中完成。谁能建议如何在python中做到这一点？ 什么是图书馆？ 对于SVM scikit，图像和PCA的特征提取如何？请注意，您要处理的问题不是分类就是质量评估。 我不是Python专家，但是从图像处理的
转载
2023-12-05 16:13:00
36阅读
深度学习Author：louwillFrom：深度学习笔记在对卷积的含义有了一定的理解之后，我们便可以对CNN在最简单的计算机视觉任务图像分类中的经典网络进行探索。CNN在近几年的发展历程中，从经典的LeNet5网络到最近号称最好的图像分类网络EfficientNet，大量学者不断的做出了努力和创新。本讲我们就来梳理经典的图像分类网络。计算机视觉的三大任务自从神经网络和深度学习方法引入
转载
2024-04-29 20:07:28
41阅读
测试的是Cifar10数据集，采用VGG模型的网络参数是[32, 'M', 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 256, 256],准确度大概在90.6左右1、将输入图片分割为左右两部分，分别进行卷积运算，最后全连接层再将两部分结合在一起，最后观察准确度。准确度大概在88.8左右。开始时分析，这样只是中间的部分信息没有进行融合，后面再去思考的时候发现是&n
转载
2023-10-19 06:42:48
139阅读
目录摘要：1.卷积神经网络介绍：2.卷积神经网络（CNN）构建与训练：2.1 CNN的输入图像2.2 构建CNN网络2.3 训练CNN网络3.卷积神经网络（CNN）的实际分类测试：4.本文Matlab实验代码：摘要：使用Matlab自带的深度学习工具箱构建卷积神经网络（CNN）进行图片分类，以识别并分类手写数字为例。首先将大量的图片数据导入；然后给不同种类的图片打上对应的分类的标签，划分为训练集和
转载
2023-08-12 15:28:16
116阅读
# 利用 CNN 实现图像分类的完整流程
在这篇文章中，我们将一起实现一个基本的卷积神经网络（CNN）来进行图像分类。本指南将以一个新手友好的方式逐步引导你，确保你能理解每一个环节。
## 整体流程
在开始之前，我们可以先了解整个图像分类任务的步骤。以下是整个流程的基本框架：
| 步骤 | 描述 |
|----
本周完成了SVM课程笔记的阅读，包括SVM的基本原理以及SVM的优化过程，以及实现了SVM的两种损失函数（svm以及softmax）的线性分类器，以及学习了反向传播以及神经网络的初步。其中：svm在测试集上的准确率为37.4%，softmax损失函数在测试集上的准确率为35.6%，相较于KNN的27.4%提升约为36.
《Very Deep Convolutional Networks For Large-scale image Recongniton》基于卷积神经网络的图像分类（经典网络）作者： Karen Simonyan&Andrew Zisserman单位：牛津大学（visual Geometry Group）发表会议及时间：arXiv 2015论文导读论文研究背景，成果自从2012年ALexne
结构化CNN模型构建与测试前言GoogLeNet结构Inception块模型构建resNet18模型结构残差块模型构建denseNet模型结构DenseBlocktransition_block模型构建结尾 前言在本专栏的上一篇博客中我们介绍了常用的线性模型，在本文中我们将介绍GoogleNet、resNet、denseNet这类结构化的模型的构建方式。GoogLeNet结构整体的结构似乎有些吓
转载
2024-05-15 10:33:17
19阅读
# 使用 Python 实现 CNN 图像分类的完整指南
在当今深度学习的世界中，卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中发挥了重要作用。如果你是刚入行的小白，可能会对如何实现一个基于 CNN 的图像分类模型感到迷茫。本文将为你提供一个系统的流程和相应的代码示例，帮助你逐步掌握这个过程。
## 项目流程
首先，我们需要了解整个项目的流程。以下是图像分类项目的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用 CNN 进行图像分类的 Python 实践
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中的一种重要架构，广泛应用于图像分类、物体检测等领域。这篇文章将深入探讨 CNN 的基本原理，并提供一个使用 Python 和 TensorFlow/Keras 构建的简单图像分类示例。
## 什么是卷积神经网络？
卷积神经网络是一种前馈神经网络，特
原创
2024-10-29 03:43:51
73阅读
【本章节内容针对图像分割进行讲解】因为上篇已经介绍了早期的图像分割方法和基于特定理论的方法，这章节我将详细介绍基于深度神经网络的图像分割 ：FCN、SegNet、R-CNN首先我们先介绍相应的基础内容：一般视觉方面的用途包括分割、分类等等，如下图【左图只考虑像素来进行分类，右图对多个对象进行分类，并且设置不同的方框来划分】语义分割思想:滑动窗口但是问题也极其明显，在对全图每个窗口都必须进行CNN卷
图像分类如果我们想训练一个图像分类器，我们很难想出一个具体的算法步骤将每幅图片都能正确的分类，那么这种情况下我们可以采用数据驱动的方法，利用机器学习来训练分类器KNN一种方法是把全部数据和标签记下来，然后对于一组新的数据，我们去寻找最相近数据的标签作为预测标签那么我们如何去定义所谓的“相近”呢？一种方法是用L1距离，简单的描述了对应像素值的差如果我们站在一个高维的角度来看，我们可以把图片看做分布在
转载
2023-11-09 00:13:42
179阅读
文章目录前言一、将nii图像数据转成npy格式二、加载数据1.加载数据，Dataset.py:1.一些其他函数，utils.py:二、建模 model.py二、训练 train.py二、预测 predict.py总结 前言本文从数据预处理开始，基于LeNet搭建一个最简单的3D的CNN，计算医学图像分类常用指标AUC，ACC，Sep，Sen，并用5折交叉验证来提升预测指标，来实现3D的MRI图像
转载
2024-03-21 15:23:49
88阅读
一、深度卷积神经网络模型结构1：LeNet-5LeNet-5卷积神经网络首先将输入图像进行了两次卷积与池化操作，然后是两次全连接层操作，最后使用Softmax分类器作为多分类输出，它对手写数字的识别十分有效，取得了超过人眼的识别精度，被应用于邮政编码和支票号码，但是它网络结构简单，难以处理复杂的图像分类问题 2：AlexNet随着高效的并行计算处理器（GPU）的兴起，人们建立
转载
2023-11-27 10:50:52
500阅读
点赞
3评论
摘要：本篇文章主要通过Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例，它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题，并与机器学习的图像分类算法进行对比实验。
作者：eastmount 。一.图像分类图像分类（Image Classification）是对图像内容进行分类的问题，它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的区域划分为若干个类别，以代替人的视觉判断。图像分类的
转载
2024-05-24 08:29:20
56阅读
SVM的中文名为支持向量机，是一种非常经典的有监督数据分类算法，也即该算法首先需要训练，训练得到分类模型之后，再使用分类模型对待分类数据进行分类。有监督数据分类算法的大致过程如下图所示：上图中，训练数据与待分类数据通常为n维向量，n可以是1，2，3，4，5，......对于图像，一般有两种方法把其所有像素点的像素值转换为n维向量：方法一：图像数据属于二维矩阵，可以直接把二维矩阵的多行数据按行进行首
转载
2024-03-27 12:33:28
416阅读
支持向量机SVM-对图像进行分类原理讲解和代码示例对于图像分类，我们往往都想到卷积神经网络，深度学习，可是深度学习很多时候需要很大的计算开销，而且代码编写和调试也较为复杂，对于小型且特征明显数据集的图像分类，有点小试牛刀今天我们就奖一种机器学习的算法SVM对图像进行分类今天我们讲的一个实例是关于一个三分类问题，数据是工业中的图片。 我已将数据集和测试集发在我的资源中，需要练习的可以下载对于图像分类
转载
2024-04-16 10:20:57
54阅读
@我的CNN图像分类学习之路（1）CNN学习之路这是我注册以来的第一篇学习记录，仅当作自己学习之路上的笔记使用，当然如果某些地方可供大家参考使用那将使我倍感荣幸。不多说，开始记录！！Alexnet网络简介在学习CNN图像分类之前，我已经学习过了python基础、keras神经网络的架构，在此基础上开始进行CNN学习。打开使用CNN网络进行图像分类之路的就是这个Alexnet网络（论文原文在
转载
2024-03-07 23:10:43
126阅读
