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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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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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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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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来源丨机器学习小王子编辑丨极市平台针对图像分类任务提升准确率的方法主要有两条：一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的技巧。本文在精读论文的基础上，总结了图像分类任务的11个tricks。计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的技巧(tricks)。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分
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2024-03-22 19:14:01
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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
文章目录图像分类简单介绍什么是图像分类图像分类的背景和意义传统的图像分类方法基于深度学习的图像分类方法总结 图像分类简单介绍图像分类是计算机视觉领域的一个基本任务，其目标是将输入的图像分配给某个预定义的类别（即标签）。在本教程中，我们将介绍图像分类的基本概念、背景和意义，以及传统的和基于深度学习的图像分类方法。什么是图像分类图像分类是指从给定的图像中识别出所属类别的过程。这个任务涉及到从图像中提
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2024-08-29 12:09:54
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文章目录前言一、图像二、VTK中图像相关类1. 创建1.1 图像源Source1.2 直接创建图像1.3 图像文件操作2. 展示3. 基本操作3.1 图像信息的访问与修改3.2 图像像素值的访问与修改3.3 图像类型转换3.4 图像颜色映射3.5 区域提取3.6 直方图统计3.7 图像重采样3.8 图像运算3.9 图像二值化4. 边缘检测5.平滑6.频域处理三、总结 前言之前文章中有提过VTK是
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2024-06-23 08:50:11
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增强色彩操作颜色偏移 这种增强通过将每个通道乘以随机选择的系数来随机调整图像的色调、饱和度和亮度。系数的选择尽量在[0:6; 1:4]内选择，以确保图像不会偏离得太严重。def color_skew(image):
h, s, v = cv2.split(image)
h = h * np.random.uniform(low=0, high=6)
s = s * np.r
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2024-05-03 14:41:04
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作者 | 我要鼓励娜扎1 Warmup学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一，针对学习率的技巧有很多。Warmup是在ResNet中提到的一种学习率预热的方法。由于刚开始训练时模型的权重(weights)是随机初始化的，此时选择一个较大的学习率，可能会带来模型的不稳定。学习率预热就是在刚开始训练的时候先使用一个较小的学习率，训练一些epoches或iterations，等模型稳定时再修改为预先设
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2024-05-11 08:51:23
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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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图像分类中的tricks分享前言：前不久，应导师的要求，给学弟学妹们讲解一下图像分类任务训练模型的技巧，哇，一听我就急了，这我哪会啊，奈何也不能反抗，于是搜了一星期的资料，做了个非常简陋的PPT和讲稿就上阵了。现在贴在这里，才疏学浅，有什么错误的地方，欢迎各位大佬指正。之后随着我更多的具体实践，可能会继续补充这篇文章，谢谢各位的补充和支持。我记得我之前做过的关于图像分类的实验有手写数字识别、Cif
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
计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的技巧(tricks)。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割等任务也有很好的作用，因此值得好好总结。本文在精读论文的基础上，总结了图像分类任务的各种tricks如下：WarmupLinear scaling learning rateLabel-smo
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2024-03-25 22:24:05
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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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本文介绍了训练分类网络的各个阶段可以用来提升性能的Trick，也就是俗称的调参术。结果顶级调参术的调教，ResNet- 50的top-1验证精度在ImageNet上从75.3%提高到79.29%。这个结果比直接设计全新的网络效果都要好。1.Baseline现有的深度学习分类网络，其主要整体框架如下图所示：首先对数据进行预处理，并利用小批量随机梯度下降的训练模板，在每次迭代中，通过随机抽取batch
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2024-06-26 11:49:12
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Image Classification图像分类Motivation. 这一节我们将介绍图像分类的问题，也就是在一套固定的种类集中，给一副输入图像指定一个标签。这也是计算机视觉的一个核心问题，虽然它听起来很简单，却有着诸多实际应用。在本课程的后面，我们将看到许多其他的表面上看起来不同的计算机视觉任务（如目标检测、分割）都可以被简化为图像分类的问题。 Example. 举个例子，下图是一个图像分类模
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2024-08-16 16:10:52
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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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