摘要给你一张动漫图片，你能告诉我出自哪个动漫吗？今天我们就用GoogLeNet做到这一点。我选择的的动漫有秦岭神树、吞噬星空和秦时明月。图片样例如下：
原创
2022-04-22 23:10:54
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1、 模型介绍GoogLeNet作为2014年ILSVRC在分类任务上的冠军，以6.65%的错误率力压VGGNet等模型，在分类的准确率上面相比过去两届冠军ZFNet和AlexNet都有很大的提升。从名字GoogLeNet可以知道这是来自谷歌工程师所设计的网络结构，而名字中GoogLeNet更是致敬了LeNet。
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2022-04-22 22:24:06
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PyTorch 实现GoogleNet用于图像分类
本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。内容包括GoogleNet模型创新点介绍 、GoogleNet网络架构剖析 与GoogleNet网络模型代码实战分析等等。本实验的目录结构安排如下所示：GoogleNet网络模型创新点介绍GoogleNet的网络架构剖
2 使用GoogleNet模型数据的图像分类 Googlenet模型与数据介绍 Caffe - 模型下载 bvlc_googlenet CNN模型 基于100万张图像实现1000个分类2.1 使用模型实现图像分类 编码处理- 加载Caffem模型- 使用模型预测实例2：
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2021-08-30 15:33:33
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深度学习经典网络解析（五）：VGG1.背景介绍2.GoogLeNet创新点3.串联结构（如VGG）存在的问
原创
2023-07-12 15:20:46
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一、CNN卷积神经网络分为卷积层、池化层、全连接层、softmax层。
卷积层：卷积核与输入层中的一个区域相连，计算内积后加上权重。
激活函数层：激活函数层包括在卷积层中，将相连的神经元进行激活，通常使用ReLu激活函数。
池化层：又称为下采样层，通常包括max pooling和average pooling，不会改变通道数量。
全连接层：将特征图拉直，转化为1 1 4096的向量。
softm
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2024-10-25 17:15:10
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提出背景始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层中带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做到了22层，利用inception结构，这个结构很好地利用了网络中的计算资源，并且在不增加计算负载的情况下，增加网络的宽度和深度。同时，为了优化网络质量，采用了Hebbian原理和多尺度处理。GoogLeNet在...
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2021-08-13 09:20:53
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https://github.com/facebookresearch/multigrainMultiGrain: a unified image embedding for classes and instancesAbstractMultiGrain是一种网络架构，产生的紧凑向量表征，既适合于图像分类，又适合于特定对象的检索。它建立在一个标准分类主干上。网络的顶部产生包含粗粒度和细
先定义一下图像分类，一般而言，图像分类分为通用类别分类以及细粒度图像分类那什么是通用类别以及细粒度类别呢？这里简要介绍下：
通用类别是指我们日常生活中的一些大类别物体，比如说，奔驰，宝马，法拉利什么的都可以归到车这个大类别，因为他们视觉特征(形状，外观等)非常相似；
细粒度类别这里就不仅仅要知道他们是奔驰，宝马了，更加要知道他们是奔驰哪个车系，比如S150，宝马7系(ps:这都不算最细粒
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2024-03-17 16:44:31
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这次涉及到了图像分类的核心内容，在本地进行模型训练，最近事情太多，没有时间去建立新的数据集，选择了开源的fruit30数据集。 首先，我们需要载入数据集，使用常用的ImageFolder()函数，载入各类别的图像，并将类别对应到索引号上，方便后期使用。 然后，定义数据加载器DataLoader，将一个一个的batch喂到模型中进行训练。 最重要的一步，也就是在Imagenet训练好的模型基础上进行
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2024-03-20 13:29:20
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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--&
一、什么是图像分类(Image Classification)图像分类任务是计算机视觉中的核心任务，其目标是根据图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的图像区分开来。二、图像分类任务的特点对于人来说，完成上述的图像分类任务简直轻而易举，我们看到的是图像，但对于机器也就是计算机来说，它看到的是字节数据： 因此，出现同一图像的视角不同（比如旋转一张图片）、光照不同（从不同的角度照射统一物体）
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2024-06-07 10:11:37
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目录1.图像分类概念2.图像分类的困难和挑战3.数据驱动的方式4.K-NN分类器5.交叉验证6.K-NN分类器的优劣 图像分类：图像分类问题指的是，对于一张输入图像，从已有的标签集合中找出一个标签，并分配给这张图像。以下图为例：我们的图像分类模型会读取这张图片，然后输出这张图片对应每个标签的概率。对于计算机来说，图像是由一个一个的像素信息组成的。在这个例子中，这张猫的图片大小像素是248
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2024-04-13 00:13:41
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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
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2024-06-03 20:21:12
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图像分类参考链接1.前言2.K近邻与KMeans算法比较KNN原理和实现过程(1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离：(2) 按照距离递增次序排序(3) 选取与当前点距离最小的k个点(4) 确定前k个点所在类别的出现频率(5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 1.前言传统的图像分类通常包括以下步骤：特征提取：通过一系列的特征提取算法从图像中提取出代表图像信息的特征向
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2023-08-05 20:06:36
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图像分类1原理2数据集2.1MNIST2.2fashion-MNIST2.3CIFAR-102.4CIFAR-1002.5Image Net3 常见网络4评价指标4.1准确率4.2top5错误率4.3模型存储大小4.4处理速度（时间）5接下来要完成的 在此表示感谢！！！ 1原理图像分类就是给一幅图像说出它的类别。 图像分类的主要过程包括图像预处理、特征提取和分类器设计。图像预处理包括图像滤波
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2024-03-08 22:10:32
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RNN实现图像分类用RNN处理图像如何将图像的处理理解为时间序列可以理解为时间序顺序为从上到下Mnist图像的处理 一个图像为28*28 pixel时间顺序就是从上往下，从第一行到第28行# Hyper Parameters
EPOCH = 1
BATCH_SIZE = 64
TIME_STEP = 28 # rnn time step / image h
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2024-05-23 18:52:08
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干货 | 基于 OpenVINO 的图像分类模型实现图像分类爱学习的OV OpenVINO 中文社区01 OpenVINO 主要工作流程OpenVINO 的主要工作流程如图：主要流程如下： 1、根据自己的需求选择合适的网络并训练模型。 2、根据自己的训练模型需要配置 Mode Optimizer。 3、根据设置的模型参数运行 Model Optimizer, 生成相对应的 IR (主要是 xml
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2024-05-08 21:37:15
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