本文是一个UNet/UNet++多类别分割的实操，不介绍原理。 运行demo下载代码：git clone https://github.com/zonasw/unet-nested-multiple-classification.git
下载demo数据集(或者从百度网盘下载，提取密码: dq7j)并解压到data文件夹中，该数据集中包含checkpoints, images, masks, te
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2024-03-01 15:12:29
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前面介绍了torchvison框架下Faster-RCNN对象检测模型使用与自定义对象检测的数据集制作与训练。在计算机视觉所要面对的任务中，最常见的就是对象检测、图像语义分割跟实例分割，torchvision支持Mask-RCNN模型的调用与自定义数据训练，可以同时实现对象检测与实例分割任务。本文主要跟大家分享一下如何使用mask-rcnn网络实现对象检测与实例分割，下一篇将会介绍如何制作数据集训
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2023-12-26 21:03:30
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1.研究背景与意义项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence研究背景与意义随着科技的不断发展，数字图像处理技术在文物保护和研究领域中扮演着越来越重要的角色。文物是人类文化遗产的重要组成部分，它们承载着丰富的历史、文化和艺术信息。因此，对文物进行准确的分析和保护至关重要。传统的文物分析方法主要依赖于人工的目视
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2024-10-25 13:12:45
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目录Unet++网络Dense connectiondeep supervision模型复现Unet++数据集准备模型训练训练结果Unet++：《UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation》作者对Unet和Unet++的理解：研习U-Net 延续前文：语义分割系列2-Unet（pytorch实现）本
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2023-11-19 14:31:38
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BlendMask通过更合理的blender模块融合top-level和low-level的语义信息来提取更准确的实例分割特征，该模型效果达到state-of-the-art，但结构十分精简，推理速度也不慢，精度最高能到41.3AP，实时版本BlendMask-RT性能和速度分别为34.2mAP和25FPS，并且论文的优化方法很有学习的价值，值得一读论文:BlendMask: Top-Down M
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2024-04-25 10:49:30
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1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中实例数最多类。KNN也成为懒惰学习，它不需要训练过程，在类标边界比较整齐的情况下分类的准确率很高。KNN算法
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2024-03-20 21:40:00
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本笔记主要记录本人从入门开始学习语义分割的学习过程。在方便整理思路之余，也希望与同行交流，互相进步。将不定时更新。目录：1.DIGITS2 安装2.labelme制作数据集为了快速评价深度网络对一个领域的图像数据的效果与性能，选用了NVIDIA的DIGITS2作为测试平台。毕竟，省去代码的交互式操作更为便捷。DIGITS2的安装可以参考：NVIDIA官方安装链接为了对自身数据进行迁移学习，我们需要
1 概述 组合分类器（集成学习）：多个弱分类器共同组成一个强分类器。 设计要求： （1）每个基分类器（弱分类器）的分类正确率要大于50% （2）每个基分类器的训练集和训练结果要有差异 （3）基分类器的数量不是越多越好 （4）方差和偏差是组合分类器重点考虑的两项指标 组合分类器的主要类型： （1）Bagging方法： 通过准备独立且同分布的一组训练子集来并行训练多个基分
# Python多分类代码的科普
在机器学习领域，多分类问题是指将样本分类到多个类别中的一种情况。与二分类问题不同，多分类需要预测的类别数超过两个。Python作为机器学习常用的编程语言，提供了丰富的库和工具，能够有效地处理多分类问题。在这篇文章中，我们将深入探讨Python中的多分类代码，并通过实际示例来进行说明。
## 多分类任务的常见场景
多分类模型的应用场景非常广泛，例如：
- 图
Multi-Class Logistic（多分类的Logistic问题） 它适用于那些类别数大于2的分类问题，并且在分类结果中，样本x不是一定只属于某一个类可以得到样本x分别属于多个类的概率（也可以说样本x的估计y符合某一个几何分布），这实际上是属于Generalized Linear Model中讨论的内容。考虑一个结论：如果一个分类问题符合
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2024-05-27 18:31:55
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Pytorch学习笔记09——多分类问题在上一篇文章的糖尿病数据集当中，输出只有0和1俩种可能值。 P(y=0) = 1-P(y=1) 如何实现多分类问题？ 经过最后一步softmax后得到10个预测值，如果我们仍然用二分类的思维去想这个问题： y1^hat属于第一类的概率是0.8， 不属于第一类的概率是0.2. y2^hat属于第二类的概率是0.9， 不属于第二类的概率是0.1. y3^hat属
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2023-09-02 07:29:01
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# 如何实现 PyTorch 多分类代码
在深度学习中，多分类问题是一个常见的任务。使用 PyTorch 框架来实现多分类模型，可以帮助你更好地理解机器学习的基本原理。本文将指导你完成这一过程，并提供详细的代码示例。
## 流程概览
在实现 PyTorch 多分类代码的过程中，可以按照下列步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
# 使用PyTorch进行多分类任务的入门指南
多分类问题是机器学习中常见的任务之一。当我们需要在多个类别中进行区分时，比如图像分类或文本分类，这种任务就体现得淋漓尽致。在这篇文章中，我们将利用PyTorch这一强大的深度学习库来实现一个简单的多分类模型。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的机器学习框架，基于Python语言，主要用于深度学习任务。它的灵活性和动态计算图功能
原创
2024-10-23 05:34:16
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目录 Unet训练序言开发环境一、准备自己的数据集二、修改训练文件三、修改测试文件四、计算测试集各类别mIoU Unet训练2015年，以FCN为基础改进得到了Unet网络。Unet结构简单，采用了编码-解码结构，编码器实现特征的提取，解码器进行上采样，并融合了不同尺度特征，实现精细分割。Unet代码 免费下载链接序言通常，Unet被普遍应用到医学图像的处理，实现病灶的分割，这里的分割一般只是针
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2023-09-11 12:50:19
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DeepFM在前面一篇文章中提到，目前遇到特征组合的问题，主流做法主要会分成两类：FM系列、DNN系列。关于DNN相关内容，是深度学习基础知识，本处不展开介绍，直接使用。本文主要介绍FM+DNN的结合体：DeepFM相关内容。文章依旧主要从三方面展开对FM算法介绍
When – 什么时候需要考虑DeepFM算法What – 究竟什么是DeepFM算法How – DeepFM怎么使用1. Wh
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2023-10-18 19:36:03
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多分类问题用SoftMax分类器 要求输出的分类概率都大于0且总和为1把输出经过sigmoid运算就可以上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分） 所以在使用交叉熵损失的时候，神经网络的最后一层是不要做激活的，因为把它做成分布的激活是包含在交叉熵损失里面的，最后一层不要做非线性变换，直接交给交叉熵损失如上图，做交叉熵损失时要求y是一个长整型的张量，构造时直接用
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2023-10-20 19:40:14
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我们已经知道，普通的logistic回归只能针对二分类(Binary Classification)问题，要想实现多个类别的分类，我们必须要改进logistic回归，让其适应多分类问题。关于这种改进，有两种方式可以做到。第一种方式是直接根据每个类别，都建立一个二分类器，带有这个类别的样本标记为1，带有其他类别的样本标记为0。假如我们有个类别，最后我们就得到了个针对不同标记的普通的logistic分
基于SMO算法的SVM分类器--python实现第一部分 Python代码第二部分 1000条二维数据测试 完整代码及数据见：https://github.com/ledetest/SMO 第一部分 Python代码数据格式与libsvm官网数据一致 数据格式： [label] [index]:[value] … 运行参数说明：train_datafile_name：训练数据路径 Test_d
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2024-07-31 13:29:05
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pytorch实现时频图多分类1.数据集导入2.网络层模块定义3.开始训练并输出训练集准确率及损失4.测试验证集准确率及损失5.将最后训练好的模型保存下来6.测试模型准确度如何将整个训练过程放在GPU上确定终端GPU可用确定训练过程是在GPU上进行1.通过任务管理器2. 在命令行中输入nvidia-smi -l n 1.数据集导入import torch
import torch.nn as n
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2023-08-11 12:58:25
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计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？1、Image Classification（图像分类）图像分类（下图左）就是对图像判断出所属的分类，比如在学习分类中数据集有人（person）、羊（sheep）、狗（dog）和猫（cat）四种，图像分类要求给定一个图片输出图片里含有哪些分类，比如下图的例子是含有person、sheep和dog三种。
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2024-08-26 20:35:02
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