CNN卷积神经网络处理Mnist数据集CNN模型结构： 输入层：Mnist数据集（28*28）第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个第一层池化：池化视野2*2，步长为2第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个第二层池化：池化视野2*2，步长为2全连接层：设置1024个神经元输出层：0~9十个数字类别 代码实现：import tensorflow as
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2024-02-20 09:26:21
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物体检测作为最基础的视觉任务之一， 一直受到学术界与工业界的广泛关注。自深度学习兴起以来，数据驱动成为了主流。而检测作为实例级别的任务，需要标注员为每个感兴趣的实例标注框与类别，这导致标注员需要较长时间来精细地调整框的边界，使得检测数据标注成本变得较高。近些年随着检测模型结构与训练流程越来越成熟，大家开始越来越关注如何低成本地获得检测数据。我们在 CVPR2022 上提出了 Group
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2024-01-12 14:48:22
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基于内容的图像检索技术综述-CNN方法manyi-管永来传统方法在图像检索技术上一直表现平平。比如传统方法常用的SIFT特征，它对一定程度内的缩放、平移、旋转、视角改变、亮度调整等畸变，都具有不变性，是当时最重要的图像特征提取方法之一。然而SIFT这类算法提取的特征还是有局限性的，在ImageNet ILSVRC比赛的最好结果的错误率也有26%以上，而且常年难以产生突破。而图像检索的发
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2024-10-15 09:45:01
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一、数据集准备我们在做目标识别时，大家都知道要有训练集、验证集以及测试集，当然数据集格式也有很多种，我们这里使用的是pascal_voc数据格式。如下图是voc2007数据集文件夹格式JPEGImages：用来保存你的数据图片，当然，对于faster-rcnn来讲，所有的图片必须是jpg/jpeg格式，其他格式的话要转换一下。另外，一定要对图片进行编号，一般按照voc数据集格式，采用六位数字编码，
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2024-10-11 14:18:04
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对于 CNN 卷积网络的理解——Padding 的两种方式导言1. Padding='VALID'2. Padding='SAME'2.1. 2x2 大小的卷积核2.2. 3x3 大小的卷积核2.3. 4x4 大小的卷积核3. 对齐方式不同A. Strides=(2,2) 导言最近在看卷积神经网络（CNN）的时候，遇到了 padding 这个属性（补全方式），查了很多资料，发现目前网上讨论的大都
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2024-10-21 13:20:46
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精灵标注助手 http://www.jinglingbiaozhu.com/数据采集: 后羿数据采集位置标注图像分类
原创
2022-06-13 11:05:23
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文章目录深度学习前言一、采集数据集二、标记数据集 前言配好环境之后要做的第一件事就是采集数据集、然后标记数据集。一、采集数据集可以使用手机拍照或者爬虫爬取，注意图片格式要是jpg的形式二、标记数据集按照 PASCAL VOC 数据集格式进行存储数据，制作 VOC 格式数据集 步骤如下： ①创建文件夹，VOC 文件格式如下： ②将所有图片复制到 JPEGImage 文件夹下 ③下载标注工具 lab
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2024-08-20 07:00:49
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1. Labelme 是什么？Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/ 。它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）。 实例分割样例（VOC） 其它样例（场景分割，目标检测，分类）  
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2024-01-17 20:36:13
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0 引言 兜兜转转还是搞起了深度学习，图像处理。近来做了很多数据标注的工作，就像曾经面试的时候一个负责人说的那样，数据常常决定了学习结果的优劣，模型改进优化啥的，我们做工程的用的少。因此，标注了很多数据之后，有一些心得和感悟，还有一些小技巧和实验失败的地方，记录一下，希望以后不要再犯，因为我记忆力太差太差了。同时，希望与大家共勉。 1 数据采集部分 1）在数据采集的时候，一定要注意采集
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2024-03-27 19:16:15
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数据标注数据标注数据标注一 labelme
原创
2021-08-02 15:06:59
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经过数据标注的学习，大致总结下标注过程中的注意事项，大家在看的过程中，有什么好的建议，可以提出来；十分欢迎大家的批评和指正。谢谢大家的支持。1 准备工具1.1 windows版打开就能用labelme.exe和Praat.exe1.2 MAC版安装命令brew install pyqt # maybe pyqt5 pip install labelme 或者 brew install wkenta
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2023-12-20 06:01:54
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一、实验环境:Pytorch 1.3.1torchvision 0.4.2Python 3.7ubuntu+PycharmLeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。二、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在讲解L
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2023-12-07 02:03:38
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数据标注（Data Annotations）是指对收集到的、未处理的原始数据或初级数据，包括语音、图片、文本、视频等类型的数据进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。我们日常工作中常见的数据标注方法有以下几种：01.矩形框标注矩形框标注是一种对目标对象进行目标检测框标注的简单处理方式，常用于标注自动驾驶下的人、车、物等。02.多边形标注多边形标注是指在静态图片中，使用多边形框，标注出不规则的目
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2024-08-23 16:21:29
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采集任务的类别数据采集任务有很多种，可以分为图片，语音，视频，文本等几大类图片类采集任务常见的有：人像采集，动作采集 ，生活场景采集，车辆采集，，商品采集。语音类采集任务常见的有：外文录音采集，普通话录音采集，通话长语音采集，方言采集。视频类的项目也分很多种，比如人流视频，人物面部表情视频，路况视频等。采集任务还有一些文本采集任务包括广告、杂志、报纸、教材等。还有一些其他类型的采集任务如：网页信息
现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。因此，本文主要讲解数据标注。文章共两个部分：（1）数据标注综述（2）数据标注实践要点本文是第二部分：数据标注实践要点。本文可能会帮助读者更直观的认识对图片标注中的问题。1、要点来源本文的标注要点来源于图像标注专家Adela Barriuso的标注笔记。她于2007年开始使用labelm
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2024-04-24 16:28:32
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文章目录1 背景介绍2 标记员筛选2.1 标记员筛选标准3 数据集及其标注3.1 预训练3.2 微调3.2.1 SFT-demonstration data3.2.2 RM-comparison data3.3 数据集大小4 模型实现 1 背景介绍ChatGPT的训练过程与InstructGPT相近，大致分为三步：SFT：收集描述型数据，对GPT3.5有监督微调RM：收集对比型数据，训练一个奖励
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2023-11-16 21:16:53
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元数据的作用 如果要对于元数据的作用进行分类，目前还没有明确的定义，不过我们可以根据它所起的作用，大致可分为三类： l 编写文档：通过代码里标识的元数据生成文档。 l 代码分析：通过代码里标识的元数据对代
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2023-07-26 14:25:45
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写本文初衷主要是从自动驾驶数据原理的角度让作为普通消费的小伙伴们能理解自动驾驶目前的发展现状，并警示喜欢有自动驾驶功能汽车的小伙伴在实际生活中一定要慎重使用。自动驾驶最近几年一直特别火，公交、大货、家庭汽车等等很多场景都多多少少植入了自动驾驶的概念和技术。特别是各大互联网造车的厂商，自动驾驶那就是标配。但随之而来的负面问题也特别多，在不管是媒体的宣传还是厂商的宣传上都让我们误以为自动驾驶已经来临，
目录与专业的数据服务公司合作在数据标注众包平台上寻求项目主动的商务拓展最近接触了一些具备一定数据标注技能的朋友，有个人做数据标注兼职的，也有组建过标注团队接单的，虽然说他们的专业性、标注效率等高于行业平均水平，但也苦恼于没有接单渠道和一手数据资源，数据量的稳定无法得到保障，导致出现数据标注订单来源断档的情况。那么，在人工智能高速发展的风口，对于新入行数据标注的新人、或者具有专业技能的个人和团队，去
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2023-09-15 08:52:00
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我知道你已经用上了最先进的深度学习模型，不过，还在人工标注数据吗？这有点过时了！快来了解下Snorkel —— 最新的基于弱监督学习的大规模训练数据标注神器!要快速掌握机器学习应用的开发，推荐汇智网的机器学习系列教程。现在的机器学习尤其是深度学习模型很强大，但是训练这些模型需要大量的标注数据集！传统的人工标注方式成本非常高，而且很耗时间，在有些情况下根本就是不现实的，例如可能涉及到隐私的问题。当需
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2024-10-16 09:33:59
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