编辑：学姐Motivation现阶段出现了大量的Transformer-style图像分类模型，并且这些模型在ImageNet上取得了不俗的成绩，这些Transformer-style模型将取得高性能的功劳归功于Multi-head attention注意力机制，但是是否由于attention而取得好效果目前还不明确。故本文为了验证该想法Is the attention necessary? 进
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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\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
“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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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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@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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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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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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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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图像分类模型概要功能：使用googlenet模型对输入图片进行分类推理。 样例输入：待推理的jpg图片。 样例输出：推理后的jpg图片整体架构流程一.样例准备 1.获取源码包 可以使用以下两种方式下载，请选择其中一种进行源码准备。命令行方式下载（下载时间较长，但步骤简单）。# 开发环境，非root用户命令行中执行以下命令下载源码仓。
cd ${HOME}
git clone ht
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2024-06-15 13:09:35
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本文主要介绍深度学习图像分类的经典网络结构及发展历程，就细粒度图像分类中的注意力机制进行了综述，最后给出了汽车之家团队参加CVPR2022细粒度分类竞赛所使用的模型及相关算法、参赛经验等，同时介绍了该模型在汽车之家车系识别业务中的应用。对于想了解图像分类任务、相关比赛技巧及业务应用的读者有一定借鉴意义。基于深度学习的图像分类神经网络自AlexNet[1]横空出世，在ImageNet[2]竞赛中取得
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2024-07-04 12:02:25
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2017年已到最后一个月的尾巴，那圣诞节还会远吗？不知道各位对于圣诞节有什么安排或一些美好的回忆，我记得最清楚的还是每年圣诞节前一晚那些包装好的苹果，寓意平平安安。那谈到圣诞节，不可或缺的主角——“圣诞老人”会出现在各地的大街小巷、各种画册上，本文将带领读者使用Keras完成“圣诞老人”图像的分类，算是圣诞节前的预热活动吧。 在本教程的第一部分，将介绍本文使用的数据集；其次使用Pytho
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2024-08-16 16:50:56
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一、简介图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。上一节主要介绍了卷积神经网络常用的一些基本模块，本节将对图像分类领域的经典卷
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2024-02-21 18:03:44
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Vision Transformer进行图像分类Vision Transformer（ViT）简介近些年，随着基于自注意（Self-Attention）结构的模型的发展，特别是Transformer模型的提出，极大的促进了自然语言处理模型的发展。由于Transformers的计算效率和可扩展性，它已经能够训练具有超过100B参数的空前规模的模型。ViT则是自然语言处理和计算机视觉两个领域的融合结晶
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2024-05-06 06:04:42
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根据有无监督训练样本，可以将遥感图像分类算法分为监督分类和非监督分类两大类。 根据分类的对象，可将遥感分类算法分为基于像元的分类算法、基于对象的分类算法，以及基于混合像元分解算法三大类。基于像元的分类基于像元的分类，就是分类的研究对象是单个像元，利用像元的光谱信息、纹理信息、空间关联等信息对像元表示的地物类别属性进行判断。这一类分类算法是目前研究得最多、最深入的分类算法。在遥感图像自动分类中，传
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2024-03-25 14:32:04
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动机弥补并复习计算机视觉基础理论和代码目的进一步了解图像分类的问题、数据驱动方法以及示例kNN法基本的代码函数内容图像分类数据、驱动方法，输入通道KNN法总结图像分类图像分类是计算机视觉的核心问题，尽管它简单但是它有着一系列的实际应用。并且许多其他的视觉任务（如对象检测，分割）都可以转为图像分类任务。图像的原始表示是一个值在[0,255]的三维数组例如上图是含有248×400×3个整数的RGB图片
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2024-09-02 08:39:21
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什么是图像分类？观察下面这张图：你会立刻意识到这是一辆（豪华的）汽车。后退一步，分析你是如何得出这个结论的——你看到了一张图片并对它的所属类别进行了分类（本例中是一辆车）。简言之，这就是关于图像分类的一切。对给定的图像进行分类，图像中可能有n个类别。手动检查和分类图像是一个非常繁琐的过程。当我们面对大量的图片，比如10000张甚至100000张时，这个任务几乎不可能完成。&nbs
