论文题目：《Why Should I Trust You? Explaining the Predictions of Any Classifier》 论文地址：https://chu-data-lab.github.io/CS8803Fall2018/CS8803-Fall2018-DML-Papers/lime.pdf 模型可解释性论文列表：https://github.com/oneTake
LeNet, AlexNet, VGG16, GoogLeNet, ResNet
LeNet原始论文中的版本
数据集为MNIST，输入：\(32*32*1\)NamekernelstridepadInputOutputParameter NumberConv16 5×51032×32×128×28×6(5×5×1+1)×6subsampling+sigm
目录经典的图像分类模型AlexNetAlexNet的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估VGGVGG的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估GoogLeNetInception 块GoogLeNet模型B1模块B2模块B3模块B4模块B5模块手写数字识别数据读取模型编译模型训练模型评估延伸版本InceptionV2InceptionV3ResNet残差块ResN
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2024-04-29 18:45:41
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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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人像修图怎么修脸部瑕疵修瑕疵有哪些工具？工具1：污点修复工具，污点修复工具会从所修补区域的周围取样进行自动修补。 示例：图片中女生脖子上面的痣，点击污点修复工具会行程一个○圆一样的画笔涂抹脖子上面的痣的区域，就能处理瑕疵处理完之后效果 在图片的周围提取皮肤去修补，但是这个只能处理细节瑕疵较小的部分，如果是瑕疵范围区域比较大的情况下是不适合去修补的。 示例： 工具2：修补工具，修改有 明显 裂痕或
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2024-06-03 09:00:17
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深度学习是使用人工神经网络进行机器学习的一个子集，目前已经被证明在图像分类方面非常强大。尽管这些算法的内部工作在数学上是严格的，但 Python 库(比如 keras)使这些问题对我们所有人都可以接近。在本文中，我将介绍一个简单的图像分类器的设计，它使用人工神经网络将食物图像分为两类：披萨或意大利面。下载图片为了训练我们的模型，我们将需要下载大量比萨饼和意大利面的图像，这是一个可能非常繁琐的任务，
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2024-07-13 15:02:02
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图说：比达咨询出具的专项研究报告 采访对象供图新民晚报讯(记者 金志刚)垃圾分类正在不断创造新的市场机遇。支付宝今天披露，在垃圾分类热潮的推动下，过去一个月，已有6款二手回收类支付宝小程序MAU(月活跃用户)突破百万，另有十数款二手回收小程序MAU突破50万。这其中不乏易代扔、白鲸鱼、铛铛一下旧衣回收等初创团队。而在垃圾分类制度实施前的2019年第一季度，根据比达咨询出具的专项研究报告，
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2024-07-15 16:31:04
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作者：Pavel Semkin导读通过实验验证了图像分类技能包中每种技巧是否有效。介绍图像分类是计算机视觉中的一个关键问题。在图像分类任务中，输入是一幅图像，输出是通常描述图像内容的类标签(如“猫”、“狗”等)。近十年来，神经网络在解决图像分类问题方面取得了很大进展。神经网络在分类问题上的应用始于2012年，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hint
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2024-03-22 13:30:13
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1.医学图片与自然场景图片的区别 医学图像检测与自然图像检测差别还是比较大的，自然图像的目标检测由于需要检测的类别非常多，现在的目标是更深的网络（提高目标的特征表示能力，resnet），更快的检测速度（最终需要商用，要有较好的实时性，yolo，ssd），更好的检测效果（boundbox要完全正好包住目标，locnet）；而医学图像的
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2024-04-09 00:55:37
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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
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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“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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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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@Author：Runsen在过去的几年里，许多深度学习模型涌现出来，例如层的类型、超参数等。在本系列中，我将回顾几个最显着的 deeplearn 图像分类的模型。 文章目录AlexNet （2012 ）VGG (2014)GoogleNet (2014)ResNet (2015)Inception v3 (2015)SqueezeNet （2016）DenseNet (2016)Xception
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2024-03-18 20:54:58
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Attention模型的基本表述可以这样理解成： 当我们人在看一样东西的时候，我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方，换句话说，当我们目光移到别处时，注意力随着目光的移动也在转移。 这意味着，当人们注意到某个目标或某个场景时，该目标内部以及该场景内每一处空间位置上的注意力分布是不一样的。 这一点在如下情形下同样成立：当我们试图描述一件事情，我们当前时刻说到的单词和句子和正在描述
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2024-03-07 12:36:23
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PyTorch实战mnist图像分类项目结构项目代码 项目结构项目结构如图，代码都放在mnistclassify.py里面，data数据是代码执行过程中自己下载的。项目代码导入包，构建训练集测试集from random import shuffle
from turtle import forward
import torch
import torch.nn as nn
import torch
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2024-03-17 14:51:44
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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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前言深度学习中的Attention，源自于人脑的注意力机制，当人的大脑接受到外部信息，如视觉信息、听觉信息时，往往不会对全部信息进行处理和理解，而只会将注意力集中在部分显著或者感兴趣的信息上，这样有助于滤除不重要的信息，而提升信息处理的效率。最早将Attention利用在图像处理上的出发点是，希望通过一个类似于人脑注意力的机制，只利用一个很小的感受野去处理图像中Attention的部分
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2024-03-07 17:03:39
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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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1.背景介绍图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及到将图像中的物体和场景进行分类和识别。随着深度学习技术的发展，图像分类的方法也逐渐从传统的手工工程学方法转向深度学习方法。深度学习在图像分类任务中的表现卓越，已经成为主流的方法之一。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战
