HLS工具以个人的理解，xilinx将HLS（高层次综合）定位于更方便的将复杂算法转化为硬件语言，通过添加某些配置条件HLS工具可以把可并行化的C/C++的代码转化为vhdl或verilog,相比于纯人工使用vhdl实现图像算法，该工具综合出的代码的硬件资源占用可能较多，但并没有相差太大（见论文：基于HLS的 SURF特征提取硬件加速单元设计与实现），而纯人工用硬件描述语言实现一个复杂的图像处理算
AlexNet更深的网络结构使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征使用Dropout抑制过拟合使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合使用Relu替换之前的sigmoid的作为激活函数多GPU训练卷积层C1 该层的处理流程是： 卷积-->ReLU-->池化-->归一化。卷积层C2 该层的处理流程是：卷积-->ReLU-->池化--&
其实写这篇博客的想法主要还是记载一些tf2.0常用api的用法以及如何简单快速的利用tf.keras搭建一个神经网络1.首先讲讲tf.keras,有了它我们可以很轻松的搭建自己想搭建的网络模型，就像拼积木一样，一层一层的网络叠加起来。但是深层的网络会出现梯度消失等等问题，所以只是能搭建一个网络模型，对于模型的效果还需要一些其他知识方法来优化。对于fashion-mnist数据集的介绍可以看看下面的
转载
2024-07-20 19:53:45
111阅读
作者Orange编者按：Inception系列是卷积神经网络家族中一支举足重轻的力量。关于Inception性能优异的解释主要集中在它的multi-branch的结构和multi-size filter的运用。这篇文章从一个新颖的角度揭示了why Inception works，以及Inception与ResNet之间的深刻关联。引言自2012年AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中大放异
本文介绍VTK图像数据结构。VTK图像数据结构 数字图像文件内容由两个部分组成：图像头信息和数据。图像头信息定义了图像的基本信息，主要包括原点位置（Origin）、像素间隔（Space）和维数（Dimension）。通过这三个参数即可以确定图像空间位置和大小。图像可以看作空间中的一个规则的网格，网格中的每个最小单元称为像素（二维）或体素（三维），网格在每个方向上的像素或体素个数即为图像在该方向的
不知不觉离上篇博客已经过去了一个月了，决定把vtk图像处理的方式方法总结下来。编写vtk程序就和平时做事情是一样的，要循序渐进，才不会出错，具体步骤如下：
1、vtk图像构建
前面的文章提到过，可以用Source（比如，vtkConeSource创建椎体源对象，vtkImageCanvasSource2D创建空白画布对象）来创建，并且都会提供相应的图像处理功能，但随着我对vtk学
摘要：通过一个垃圾分类应用的开发示例，介绍AI Gallery在AI应用开发流程中的作用。
作者： yd_269359708 现如今，人工智能（AI）技术在计算机领域内，得到了越来越广泛的重视，并在各行各业中得到应用。然而无论是AI开发的初学者，还是资深的AI开发专家，在AI 应用开发工程中，都会面临着不小的麻烦。我们今天要介绍的AI Gallery，就是一个开放的开发者生态社区
文章目录【图像分类】2020-ViT ICLR1. 简介1.1 简介1.2 解决的问题2. 网络2.1 总体架构2.2 预处理-编码器2.3 Transformer 解码器1) Muti-head Attention2) MLP2.4 分类头3. 代码4. 结果4.1 ViT更需要预训练4.2 ViT模型更容易泛化到下游任务 【图像分类】2020-ViT ICLR论文题目: An Image i
原创
2023-05-10 15:46:27
228阅读
目录1 简介2 网络结构网络结构的特点使用多个3*3叠加的原因使用1*1的卷积核3 VGGNet网络的参数参数和计算量的对比4 VGGNet的训练超参数的设置图片的处理5 VGGNet的测试将全连接换成全卷积多重裁剪评估方式5 VGGNet实验结果5.1 单尺度评估5.2 多尺度评估5.3 多重裁剪评估5.4 多个网络结合5.5 多种方法的对比 1 简介VGGNet由牛津大学的视觉几何组
转载
2024-09-02 17:30:28
110阅读
PyTorch、人工智能、图像分类、ViT
原创
精选
2024-04-24 11:46:00
1945阅读
一、visdom可视化工具安装：pip install visdom启动：命令行直接运行visdom打开WEB：在浏览器使用http://localhost:8097打开visdom界面 二、使用visdom # 导入Visdom类
from visdom import Visdom
# 定义一个env叫Mnist的board，如果不指定，则默认归于main
viz = Visdom(
本文作者：Francois Chollet 概述在本文中，将使用VGG-16模型提供一种面向小数据集（几百张到几千张图片）构造高效、实用的图像分类器的方法并给出试验结果。本文将探讨如下几种方法：从图片中直接训练一个小网络（作为基准方法）利用预训练网络的bottleneck（瓶颈）特征fine-tune预训练网络的高层本文需要使用的Keras模块有：fit_generator：用于从Python生成
文章目录前言感受野的介绍感受野的计算公式VGG的创新点小卷积核介绍小卷积核参数计算VGG系列模型介绍程序的实现model.pytrain.pytrain_tools.pypredict.py 前言VGG 在2014年由牛津大学著名研究组 VGG（Visual Geometry Group）提出，斩获该年 ImageNet 竞赛中 Localization Task（定位任务）第一名和 Class
转载
2024-09-29 16:57:04
239阅读
其实，网上有不少介绍VTK Camera的内容。在3D图形学中，相机对于渲染对象来说是必不可少的。我们可以通过它来观察物体，包括执行放大缩小、移动相机等操作，所以它是我们需要了解的基础和重要的知识之一。本篇博客记录的是相机的作用，相机的参数，以及如何控制相机和在实际中的应用。vtkCamera的作用在三维渲染场景中，相机好比人的眼睛，人站立的位置影响事物的大小，视角的不同影响看到事物的范围，目光的
转载
2024-07-18 10:07:26
130阅读
参考文献【机器之心——使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络】1、LSTM简单介绍LSTM主要用于处理时间序列。在这里我们将一张图片的每一列或者每一行当成一个序列，这个序列是有一定的规律的，我们希望借助LSTM识别这种每一行的变化模式从而对数据集进行分类。2、关于MNIST数据集MNIST 数据集包括手写数字的图像和对应的标签。我们可以根据以下内置功能从 TensorF
转载
2024-03-20 14:31:30
210阅读
【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读 目录【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读前言一、代码框架二、实现代码1.引入包2.设置相关参数3.处理数据集4.构建网络5.训练6.保存模型三、其他 前言最近机器学习在低年级本科生中热度剧增，小编经常看见在自习室里啃相关书籍的小伙伴。但由于缺少经验指导，也许原理清楚了，但是由于很多书中对细节上的函数等等介绍不多，很多
转载
2024-03-21 20:14:08
101阅读
文章目录前言一、数据集准备二、图像分类程序构建1.变量定义2.模型文件生成3.训练数据集生成4.训练完整代码5.验证完整代码6.预测完整代码训练效果预测效果总结 前言本文基于CNTK实现分类，并以之前的不同，本次使用C#实现，不适用python，python版的CNTK比较简单，而且python版的cntk个人感觉没什么必要，毕竟是微软的框架因此本人强迫症犯了，所以使用C#实现CNTK 环境版本
图像分类通用测试代码设备选择运用生成器的格式，选择GPU其中哪片"cuda:0" 或者cpu "cpu"，然后，输出使用的设备。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_avalible() else "cpu")
print("using {} device.".formate(device))图片转换操作定义字典形式的data_transf
转载
2024-06-08 22:38:48
116阅读
一.项目描述数据集来源于kaggle猫狗大战数据集。训练集有25000张，猫狗各占一半。测试集12500张。希望计算机可以从这些训练集图片中学习到猫狗的特征，从而使得计算机可以正确的对未曾见过的猫狗图片进行分类。这就是图像分类问题，计算机视觉研究领域之一，计算机通过学习图像本身的特征将不同类别的图像区分开来。二.评价指标二分类评价指标 binary_crossentropy：交叉熵ŷ i是样本标
转载
2023-08-14 20:14:16
261阅读
2评论
参考微调（fine tuning） 下面以热狗识别为例 我们将基于一个小数据集对在ImageNet数据集上训练好的ResNet模型进行微调。该小数据集含有数千张包含热狗和不包含热狗的图像。我们将使用微调得到的模型来识别一张图像中是否包含热狗。一.导入包或模块import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import D
转载
2024-07-27 16:35:52
168阅读
