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
转载
2024-10-20 16:40:08
1673阅读
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
转载
2024-03-29 15:18:10
162阅读
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，
转载
2024-04-28 19:16:08
272阅读
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
转载
2024-04-25 19:02:01
201阅读
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
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
当我们还对玫瑰、月季和蔷薇傻傻分不清楚的时候，计算机视觉已经可以在一万种极其相似的自然界物种里精确地分门别类了。图像分类是计算机视觉领域一个由来已久，经过了深入挖掘的问题。但在训练数据有限且类别高度相似的领域中，现有技术的表现并不尽如人意。特别是细粒度分类（Fine-Grained Visual Categorization），如视觉上相似的植物或动物物种、视网膜疾病、建筑风格等的精确区分，仍然极
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
转载
2024-05-07 15:01:41
27阅读
更多查看：https://github.com/B-C-WANG/AI-Storage4.1. 理解attention的image to caption（图片的文字描述）4.1.1. 一、一个简单模型Encoder:使用预训练的CNN进行fine tuning，结束后截取出输入Image到一个 feature map flatten成的向量或者直接得到的特征向量的输出， 例如Height*Widt
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。
一、图像分类神经网络发展的四个阶段经典深度卷积神经网络模型注意力机制卷积神经网络模型轻量级卷积神经网络模型神经网络架构搜索模型二、深度卷积神经网络模型1、LeNet 其包含 3 个卷积层
、2
个池化层和
2
个全连接层
,
每个卷积层和全连接层均有可训练的参数,
为深度
*本篇文章基于 PaddlePaddle 0.11.0、Python 2.7前言在阅读这一篇文章之前，要先阅读上一篇文章使用VOC数据集的实现目标检测，因为大部分的程序都是使用上一篇文章所使用到的代码和数据集的格式。在这篇文章中介绍如何使用自定义的图像数据集来做目标检测。数据集介绍我们本次使用的到的数据集是自然场景下的车牌，不知读者是否还记得在车牌端到端的识别这篇文章中，我们使用到的车牌是如何裁剪
转载
2024-09-20 16:54:06
81阅读
作者 | Pandeynandancse关于数据集该数据包含大约65,000幅大小为150x150的25,000张图像。{ ‘buildings’ : 0,‘forest’ : 1,‘glacier’ : 2,‘mountain’ : 3,‘sea’ : 4,‘street’ : 5 }训练，测试和预测数据在每个zip文件中分开。训练中大约有14k图像，测试中有3k，预测中有7k。挑战这
转载
2024-06-03 20:21:12
140阅读
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
转载
2024-04-19 14:27:22
262阅读
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V3模型算法详解 文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V3模型算法详解前言MobleNet_V3讲解SE模块(Squeeze Excitation)重新设计激活函数反向残差结构(Inverted Residuals)重新设计耗时层结构MobleNet_V3模型结构
前言计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能（AI）的核心技术之一，在过去的三十年里发展迅猛，应用范围遍及工业、农业、军事、国防等多个领域。计算机视觉主要完成哪些任务？计算机视觉的内涵丰富，需要完成的任务众多，关键任务包括：图像增强、图像分类、图像检测与定位、图像分布、目标识别。图像增强：图像增强处理可以有效去除图像噪声、增强图像边缘，突出图像中所需的重要信息，去除或弱化不
AI芯片还可以怎么搞？最新登上Nature的研究带来新启发。过去，我们做图像分类都是分成好几步：先用传感器收集图像模拟信号，数模转换后再交给计算机处理。整个过程既耗能又费时，就像眼睛把图像传给大脑。试想一下，如果人类眼睛可以直接处理图像——不用劳烦大脑，那视觉图像信息的处理速度岂不是可以大大提升？今天，Nature这篇新研究开拓性在于，直接让“眼睛”处理图像。而且效果反馈也相当震撼：利用新感光元件
定制化图像开放平台是百度 AI 开放平台所推出的可定制专属图像识别模型的平台，只需提供少量标注数据即可完成模型训练。其具备可视化的操作界面，简单几步，便可得到精准的深度学习模型，并能通过 API 进行调用。step1 - 上传图片定制化图像开放平台目前仅支持分类任务，支持上传自己的数据集进行训练，但不支持选择处理方法，我们只需要傻瓜化地指定图片数据，等待训练结果。
上传要求压缩包内每个文件夹对应一
线性分类器1. 图像类型Binary（二进制图像）：非白即黑Gray Scale（灰度图像）：取值范围:0-255Color(彩色图像)：每一个点有三个值（RGB）2.图像表示大多数分类算法都要求输入向量！ 现在我们讨论完图像表示，接下来来学习分类模型。3.分类模型为什么要从线性分类器开始？第一因为形式简单、易于理解。第二通过层级结构（神经网络）或者高维映射（支撑向量机）可以 形成功能强大的非线性
遇到问题计算机视觉之图像分类问题输入：图片输出：类别。在ImageNet LSVRC-2010比赛中的120万张高分辨率图像分为1000个不同的类别。训练一个庞大的深层卷积神经网络在测试数据上，我们取得了37.5％和17.0％的top-1和top-5的错误率，这比以前的先进水平要好得多图像分类输入：图像image图像的特征提取： 深度学习（自动提取特征）——卷积神经网络（CNN）、自注意机制（Tr
转载
2024-07-19 00:11:40
77阅读
