* １ 对卷积神经网络的研究可追溯到1979和1980年日本学者福岛邦彦发表的论文和“neocognition”神经网络。 * ２ AlexNet使用卷积神经网络解决图像分类问题，在ILSVR2012中获胜并大大提升了state-of-start的准确率(大概16%左右)。(在11年top5的错误率在25.8%左右)分类的四个里程碑１．AlexNet８layer 2012年Paper: Image
转载
2024-06-19 08:21:11
103阅读
一、分类算法中的学习概念 因为分类算法都是有监督学习，故分为以下2种学习。 1、急切学习：在给定的训练元组之后、接受到测试元组之前就构造好分类模型。 &n
转载
2024-04-24 12:53:58
19阅读
第9讲：多分类问题（上）用softmax 解决多分类问题用pytorch 实现多分类问题1.softmaxsoftmax:让线形层的输出结果（进行softmax前的input）有负数，通过幂指变换，得到正数。所有类的概率求和为1。2.softmax如何做到上面的操作：对每一L层的输出进行幂指运算，使其>0所有K个分类的输出幂指再求和，结果=1计算各分类的分布example:输入向量的每个元素
转载
2023-07-05 14:00:16
291阅读
# 使用 PyTorch 进行图像多分类
## 引言
随着深度学习的发展，图像分类成为计算机视觉中的重要任务之一。多分类问题意味着从多个类别中对输入图像进行分类。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。本文将通过一个简单的示例，介绍如何使用 PyTorch 进行图像多分类，并提供实用的代码示例。
## 环境准备
首先，确保你的环境中安装了 PyTorch
1、KNN分类算法KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类，那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。这里所说的距离
使用的数据集Kaggle Cats and Dogs Dataset基于机器学习的动物图像分类处理基于机器学习的动物图像分类是一种利用机器学习算法和技术来自动识别和分类不同动物图像的方法。该方法可以通过训练一个机器学习模型来学习动物的特征和模式，并根据这些特征和模式来判断输入图像属于哪种动物。动物图像分类通常包括以下步骤：1.数据收集：收集包含不同动物类别的大量图像数据集，这些图像数据集应涵盖各
转载
2024-08-23 08:39:14
93阅读
实现简单图像分类器1. 数据加载1.1 常用公共数据集加载1.2 私人数据集加载方法2. 定义神经网络3. 定义权值更新与损失函数4. 训练与测试神经网络5. 神经网络的保存与载入 本篇博客的目标是实现一个简单的图像分类器, 本篇博客主要分为以下几个步骤：数据的加载与归一、定义神经网络、定义损失函数、训练与测试神经网络以及神经网络存储与读取。 1. 数据加载数据加载就是把训练数据导入到神经网络
转载
2023-10-17 22:21:18
167阅读
本文介绍了如何在新脚本中独立部署预训练的ResNet18模型。首先构建模型架构并加载存储的权重，然后对STL10测试数据集进行预处理和分割。通过定义部署函数在验证集上评估模型性能，计算预测时间和准确率（约92%）。最后展示了随机选取的测试样本及其预测结果可视化。整个流程涵盖了模型加载、数据预处理、性能评估和结果展示等关键步骤，实现了模型的独立部署和测试。
文章目录图像分割与Pytorch实现1、图像分割是什么2、模型是如何将图像分割的3、深度学习图像分割模型简介（1）FCN模型（2）Unet模型（3）Deepnet系列1）Deepnet-V12）Deepnet-V23）Deepnet-V34）Deepnet-V3+4、训练Unet完成人像抠图 图像分割与Pytorch实现1、图像分割是什么图像分割本质上是对图像中的每一个像素进行分类，图像分割通常
转载
2023-10-10 10:11:44
225阅读
基于Unet的医疗影像分割简单复现Unet网络，用来练习pytorch， U-net结构（最低分辨率下32x32像素的例子）如下图所示。每个蓝框对应于一个多通道特征图。通道的数量表示在盒子的顶部。X-Y尺寸在盒子的左下角提供。白色方框代表复制的特征图。箭头表示不同的操作。 其中，蓝/白框表示feature map；蓝色剪头表示3x3 卷积，用于特征提取；灰色箭头表示skip-connecti
转载
2024-08-17 13:34:45
112阅读
多分类问题Softmax二分类问题给定一系列特征，输出为0或1，表示是否满足某个条件。具体做法是输出一个概率，表示给定特征满足这个条件的概率，或者不满足这个条件的概率。多分类问题给定一系列特征，预测是多个类别中的哪一类，比如手写数组识别、物体识别等。如果在多分类问题中仍采用二分类问题的解决方法，即输出可能属于每个类别的概率，会出现的问题有输出的概率可能为负数所有类别概率之和不为1，即不是一个分布提
转载
2023-08-17 16:37:44
212阅读
# PyTorch 图像分割多分类损失函数的实现指南
在计算机视觉领域，图像分割是一个重要任务，尤其是在医疗影像处理、自动驾驶和安防监控等应用中。本文将帮助你了解如何使用 PyTorch 实现图像分割中的多分类损失函数。我们将分步进行，首先明确整个流程，然后逐步实现代码。以下是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备和预处理 |
原创
2024-10-28 05:01:43
50阅读
SPSS数据文件比较独特，一份数据有数据视图和变量视图两个界面，准备数据时需要在变量视图下定义具体的变量属性，分不清变量类型，也不知道选用哪种测量方式，不知道变量标签值是什么概念，这些往往让许多初学者感到迷茫。今天给大家分享一下小兵的经验。类别型字符串数据，建议优先定义为数字类型+名义测度，并添加相应的标签值。先不着急解释这里面的概念，我们先来看一组大名鼎鼎数据。由统计学家Fisher收集整理的鸢
转载
2024-05-03 12:40:43
64阅读
文章目录前言一、重要参数1.1 criterion建立一棵树的步骤1.2 random_state & splitter1.2.1 建立树的第五步（建立模型）添加参数1.3 剪枝参数1.3.1 查看对训练集的拟合效果如何1.3.2 max_depth1.3.3 min_samples_leaf & min_samples_split1.3.4 建立树的第五步（建立模型）添加上述参
文章目录1、一对一（One vs. One，简称OvO）2、一对其余（One vs. Rest，简称OVR）3、多对多（Many vs. Many，简称MvM） 现实中常遇到多分类学习任务，有些二分类学习方法可直接推广到多分类，但在更多情况下，我们是基于一些基本策略，利用二分类学习器来解决多分类问题。不失一般性，考虑N个类别C1，C2，C3，…，CN，多分类学习的基本思路是“拆解法”，即将多
1.前言 Caffe可以通过LMDB或LevelDB数据格式实现图像数据及标签的输入，不过这只限于单标签图像数据的输入。由于研究生期间所从事的研究是图像标注领域，在进行图像标注时，每幅图像都是多标签的，因此在使用Caffe进行迁移学习时需要实现多标签图像数据的输入。走过许多弯路，要毕业了，现在将这种比较实用的方法做一下总结方便后面学弟学妹的学习
转载
2024-01-17 12:49:25
130阅读
1.概述最近有时间，跑了一下UNet模型，因为自己的深度学习基础不扎实，导致用了一些时间。目前只停留在使用和理解别人模型的基础上，对于优化模型的相关方法还有待学习。 众所周知，UNent是进行语义分割的知名模型，它的U形结构很多人也都见过，但是如果自己没有亲自试过的话，也就只知道它的U形结构，其实里面还是有很多学问的，下面就把自己学习时候的一些理解写一下。 最后会拿个完整代码作为例子（实际上自己练
转载
2023-12-04 15:37:19
257阅读
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
转载
2023-11-19 14:31:38
240阅读
专栏目录： 本文 +pytorch快速入门与实战——一、知识准备（要素简介）pytorch快速入门与实战——二、深度学习经典网络发展pytorch快速入门与实战——三、Unet实现pytorch快速入门与实战——四、网络训练与测试注意：教程模块间独立性较高，任何地方均可跳跃性阅读，别管是不同文章之间，还是文章的不同模块。 怎么开心怎么来。反正都是从“这都是啥”到”呵呵就这“ 部分列举的不详细是因为
转载
2024-02-29 11:25:50
55阅读
内容参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041?refer=intelligentunit 用像素点的rgb值来判断图片的分类准确率并不高，但是作为一个练习knn的题目，还是挺不错的。 1. CIFAR-10 CIFAR-10是一个图像分类数据集。数据集包含6
转载
2018-04-05 15:50:00
752阅读
2评论
