pyTorch 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 Pytorch 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
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2024-05-13 12:44:40
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日期: 2019-01-23import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
print("torch: %s" % torch.__version__)
print("tortorchvisi
众所周知，Kaggle 是一个进行预测建模及数据分析的竞赛平台。在这个平台上，统计学家和数据科学家竞相构建最佳的模型，这些模型被用于预测、描述公司和用户上传的数据集。这种众包的方式之所以被广为接受，是因为对于同一个预测建模任务来说，可能存在无数种解决策略，但是想要事先知道哪种技术或分析方法是最有效的几乎不可能。[1]任务概述 你能分清杂草和农作物幼苗吗？如果我们能高效地区分农作物幼苗和杂
钢材缺陷分类检测及标记这个是去年的比赛，过了很久了才来记录一下。附上IEEE-CIS Fraud Detection的总结赛题理解kaggle链接 竞赛主要目的是钢材图片进行缺陷检测分类及标记，图像识别的机器学习问题，使用到了google的开源框架，EfficientNet评估标准：是Dice coefficient戴斯相似性系数 （倾向于保守预计，错判比漏判损失严重）结果：0.90798，0.91
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2024-09-10 09:52:10
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前言 根据我个人的经验，学好AI，有五个必修：数学、数据结构、Python数据分析、ML、DL，必修之外，有五个选修可供选择：NLP、CV、DM、量化、Spark，然后配套七月在线的这些必修和选修课程刷leetcode、kaggle，最后做做相关开源实验。 今天，咱们就来看一看：如何用百行代码实现Kaggle排名Top 5%的图像分类比赛。 1、NCFM图
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2024-04-30 01:33:01
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开个玩笑~ 这两天肺炎传的特别快，搞得人心惶惶的。。。会不会学完后人类都快没了。。。下文中的keras默认是tf.kerasfrom tensorflow import keras
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
config = {'model_path': 'my_model.h5',
'le
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2024-06-16 21:37:39
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我在做人脸检测试验的时候，发现了问题，别人的二分类器（判别是不是人脸）的阈值很高，大于90%点概率，而我的阈值要设置的很低10%点概率即认为是脸，经过观察，我的负样本数数量上比正样本数多的太多了，导致网络对负样本的判别有信心，对正样本判别能力微弱，猜测正负样本分布对阈值有影响，故上网找了这篇文章这篇博文是作者的一个实验笔记，研究一个”飞机-背景“二分类器在不同样本比例下精度，召回率的规律。1. 问
目录论文题目一句话总结摘要1. 简介2. 相关工作3. 方法3.1. Vision Transformer（ViT）混合结构3.2. 微调和更高的分辨率4. 实验4.1 设置数据集模型训练 & 微调衡量标准4.2. 和SOTA对比4.3. 预训练数据要求4.4. 可拓展性研究5. 结论Tips 论文题目AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS
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2024-06-07 16:37:32
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前面一篇文章有说过，利用scrapy来爬取图片，是为了对图片数据进行分类而收集数据。本篇文章就是利用上次爬取的图片数据，根据图片的颜色特征来做一个简单的分类处理。实现步骤如下：1：图片路径添加2：对比度处理3：滤波处理4：数据提取以及特征向量化5：图片分类处理6：根据处理结果将图片分类保存代码量中等，还可以更少，只是我为了练习类的使用，而将每个步骤都封装成了一个独立的类，当然里面也有类继承的问题，
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2023-07-14 17:20:23
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对应论文：An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale直接看代码首先看Transformer 类class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, dim, depth, heads, dim_head, mlp_dim, dropout):
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2024-03-21 18:06:52
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# 机器学习-101分类比赛
机器学习是一门研究如何通过计算机模拟人类的学习和决策过程的学科。分类是机器学习中的一个重要任务，它将输入数据划分为不同的类别。在这篇文章中，我们将介绍机器学习中的101分类比赛，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解这个问题。
## 101分类比赛简介
101分类比赛是一个经典的机器学习任务，旨在将图像数据分为101个不同的类别。这个任务在计算机视觉领域非常有名
原创
2023-08-29 08:12:07
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在接触人工智能医疗方面时，单是学习算法和代码原理还不够，需要一定的医学影像知识储备。 B超、CT、MR等都算是医疗影像，在现实生活中，从医院检查身体后拿到的胶片是处理过后的二维图像。这些医疗影像其实是三维的。 最常见的图片格式有JPG、PNG等等，这些都是二维图片。而医疗影像的格式也有很多，其中最常见的是DICOM。什么是DICOM？ 为了方便各种医疗设备的通讯，美国成立的ACR-NEMA协会，发
1.预言EfficientNet(V2)来自2021年，出自Google之手。2.亮点引入Fused-MBConv模块引入渐进式学习策略（训练更快）2.1 Fused-MBConv模块2.2 渐进式学习前面提到过，训练图像的尺寸对训练模型的效率有很大的影响。所以在之前的一些工作中很多人尝试使用动态的图像尺寸（比如一开始用很小的图像尺寸，后面再增大）来加速网络的训练，但通常会导致Accu
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2024-06-04 12:24:58
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以下资源来自国内外选手分享的资源与方案，非常感谢他们的无私分享比赛简介一年一度的jigsaw有毒评论比赛开赛了，这次比赛与前两次举办的比赛不同，以往比赛都是英文训练集和测试集，但是这次的比赛确是训练集是前两次比赛的训练集的一个组合，验证集则是三种语言分别是es(西班牙语)、it(意大利语)、tr(土耳其语)，测试集语言则是六种语言分别是es(西班牙语)、it(意大利语...
原创
2023-05-17 17:16:24
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本博客运行环境为Jupyter Notebook-Python3.7。 由于我使用的是Anaconda3配置的jupyter环境，我也将直接在anaconda下搭建keras环境。 博客目录下载tensorflow、keras下载数据集并重新划分数据预处理训练数据增强 由于我电脑性能不是很好，又是AMD显卡的，本博客是烧cpu版本的，运行过程会比较慢。下载tensorflow、keras直接找到A
技巧1：快速读取数据现在很多Kaggle比赛，数据集都比较大，大于3GB是非常常见的事情
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2022-12-10 08:02:12
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作者：
HUSTLX
1图像分割原理图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视，至今提出了各种类型的分割算法。Pal把图像分割算法分成了6类：阈值分割，像素分割、深度图像分割、彩色图像分割，边缘检测和基于模糊集的方法。但是，该方法中，各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不断涌现的新方法，有的研究者将图像分割算法分为以下六类：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技
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2024-10-22 08:57:03
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作者 | Terrance Whitehurst 翻译 | M惠M 校对 | 酱番梨 整理 | 菠萝妹 我们开始吧! #1 首先导入所有的依赖项。 #2 加载了训练和验证集以及艺术图像的类别。 还设置了一些hyper参数，以便在培训和加载模型时使用。 #3 按
蓝桥杯软件类比赛简介
蓝桥杯软件类比赛是国内颇具影响力的编程竞赛之一，旨在促进软件和信息技术专业人才的培养，提高广大青年学生的编程能力和创新思维。该比赛每年都吸引着众多高校学子积极参与，成为了检验学生编程实力、锻炼解决实际问题能力的重要平台。
比赛时间安排
蓝桥杯软件类比赛的时间安排通常会在每年的年初公布，一般会分为区域赛和全国总决赛两个阶段。区域赛通常在春季进行，而全国总决赛则安排在随后
原创
2024-06-24 12:46:07
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创新创业类比赛 1.“挑战杯”大学生创业计划竞赛 比赛简介： “挑战杯”中国大学生创业计划竞赛是由共青团中央、中国科协、教育部、全国学联主办的大学生课外科技文化活动中一项具有导向性、示范性和群众性的创新创业竞赛活动，每两年举办一届。 根据参赛对象，分普通高校、职业院校两类。设科技创新和未来产业、乡村 ...
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2021-07-16 00:50:00
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