问题目标图像分类是计算机视觉领域中一个较为基础的问题，它的目标是根据事先定义好的图像类别，将输入图像划分到对应的类别当中去。（目前，在最著名的ILSVRC挑战赛当中，计算机的分类准确度已经可以超过人类。）面临的挑战当给出下面一幅图片，我们可以瞬间指出这是一只猫，这是由于我们的大脑经过上亿年的发展，已经建立起了一个完善强大的视觉系统，但是，对于计算机来说，这是并非是一件易事。 在计算机的“眼”中，如
转载
2024-04-03 09:42:40
55阅读
何为视觉生产？ 在介绍视觉生产之前我们需要给它进行定义，到底什么是视觉生产。简单来说视觉生产就是通过一个/一系列视觉过程，产出新的视觉表达。这里的产出是指人或机器能够感知的图像视频，而不是标签或者特征并且必须是新的视觉表达，和输入的不一样。在过去，这个过程大多数是由人工来实现，但是现在我们希望通过AI技术，来产生一系列新的图像，本篇文章主要介绍的也是这一过程。 总体来说视觉生产是有分类的，
转载
2024-07-15 16:50:09
35阅读
(一).选题背景：什么是图像分类？它有哪些应用场合？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。从已知的类别标签集合中为给定的输入图片选定一个类别标签。它的难点在于：跨越“语义鸿沟”建立像素到语义的映射。还有就是视角、光照、尺度、遮挡、形变、背景杂波、类内形变、运动模糊、类别繁多等问题。手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景有广泛应用。从20
转载
2023-08-14 11:40:00
141阅读
本次主要对比三种分类算法的效果1、 基于余弦相似度2、 基于线性svm3、 基于softmaxregression因为目前还没有学习deep learning 之类，如cnn可以直接处理行图像（如200*200的image ->1*40000）,但是深度学习要求大量的数据才能成功。本次实验数据从该网址:选取了三种花，每种花有三个样本。因为数据少，所以要自己
转载
2024-07-16 08:30:08
39阅读
任务目标：图像分类图像分类，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。深度学习1.丰富了低、中、高等级的特征边缘、纹理、形状、颜色.....高纬度的人类无法理解的特征2.越深、越宽的网络具有越强的表达能力日有学者证明，一个宽度为K、深度为H的网络，能够产
转载
2024-06-10 00:46:19
53阅读
1、图像分类图像分类主要是基于图像的内容对图像进行标记，通常会有一组固定的标签，而你的模型必须预测出最适合图像的标签。这个问题对于机器来说相当困难的，因为它看到的只是图像中的一组数字流。 上图片来自于Google Images而且，世界各地经常会举办多种多样的图像分类比赛。在Kaggle中就可以找到很多这样的竞赛。最著名的比赛之一就是ImageNet挑战赛。ImageNet实际
转载
2024-05-14 15:17:54
99阅读
简介本文以交通系统车牌分类数据集为例，介绍基于PaddlePaddle架构的图像分类应用。图像分类，是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。运行环境系统：Windows 10 专业版处理器：x86_64(x64)架构Python和pip
转载
2024-08-06 08:14:28
43阅读
软件需求软件需求的基本特性是可验证性。目的：检测和解决需求之间的冲突；发现软件的边界，以及软件如何与外界交互；详细描述系统需求和软件需求。需求包括：业务需求：客户对系统高层次的目标要求。用户需求：用户的具体目标。系统需求：系统的角度来说明软件的需求，包括功能需求、非功能需求和设计约束。软件需求（系统需求）包括：功能需求：表示系统为用户提供的某项功能（服务），使用户的业务目标得以满足。非功能需求：指
转载
2024-06-05 14:56:03
184阅读
－－2003年旧文
国内房地产的发展也经历了不同的阶段，不同阶段的房地产公司对信息化的需求也是不同的。从整个全国的房地产市场来看，深圳房地产是最成熟最具有竞争力的市场，所以深圳地产的信息化发展也基本代表了国内房地产的发展。深圳地产业内，信息化发展也经历了不同的需求和应用：从单一的财务系统到售楼系统、物业管理系统、租赁系统等；到整合的办公系统、电子商务网站等；再到以CRM、ERP为主的
原创
2007-04-16 23:33:00
580阅读
第一部分：概述 1，项目名称及背景： 1.1：项目名称：MyOffice 1.2：开发背景： 追求高效率的办公方式。 为了提高现代社会人们的办公效率，满足人们自动化办公的需求，我们开发了这套稳定可靠、操作方便、安全有效的MyOffice系统，它主要包括：人事管理、日...
转载
2014-07-06 16:00:00
573阅读
2评论
初读：2021年5月26日至2021年5月28日啃书进度会在目录中标出来。本次目标是完成第5章 5.4节 应用：图片分类（P61-P64）图片分类 对于人来说是很简单的事情，但是对计算机来说，却不容易。在传统图像分类方法中，人们手工设计一些特征符，提取图像上一些局部的外表、形状、纹理等，再利用标准分类器，如支持向量机等，进行分类，其中还包含大量图片处理的方法技巧。卷积神经网络的诞生，大大推进了图片
转载
2024-03-08 21:42:40
51阅读
文章目录LeNet（小图像）LeNet在手写数字识别上的应用LeNet在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用数据集准备查看数据集图片定义数据读取器启动训练AlexNet（大图像）VGG（深度）GoogLeNet（深度兼广度）ResNet使用飞桨高层API直接调用图像分类网络小结 **图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟
转载
2024-05-03 14:01:17
111阅读
简介本文讲解的内容是Android4.1以后的系统机制，将从整体上分析Android图形显示系统的结构，不深入分析每一层内部的代码实现，更多的是使用流程图和结构图来让大家理解Android是如何绘制、合成图形并显示到屏幕上。本文将从三个层次进行讲解，大致如下图： 可以理解为上层生产，下层消费模型。其中每一层之间的数据传递是使用Buffer（图形缓冲区）作为载体： 这里的缓冲区，
转载
2024-10-09 17:36:15
21阅读
图数据广泛存在于现实世界中，可以自然地表示复合对象及其元素之间的复杂关联。对图数据的分类是一个非常重要且极具挑战的问题，在生物/化学信息学等领域有许多关键应用，如分子属性判断，新药发现等。但目前尚缺乏对于图分类研究的完整综述。首先给出图分类问题的定义和该领域的挑战;然后梳理分析了两类图分类方法—基于图相似度计算的图分类方法和基于图神经网络的图分类方法;接着给出了图分类方法的评价指标、常用数据集和实
其实这是“啃硬骨头”的第一步，就是如何从“茫茫”中锁定需求相关方、挖出来需求的方法论1.挖取需求获取和引导需求。需求不仅是来自外界，甚至也可以来自技术成员团队内部；分析和定义需求。主要是对需求进行量化；验证需求。在软件产品的生命周期中管理需求
需求不一定只在初期才有；在中后期的时候可能因为外界环境变化甚至是成员自身水平变化而出现新的需求2.软件产品的利益相关者最终用户（使用软件的人）顾客（购买软件
一、实验目的1．简要介绍 Vision Transformer（ViT）模型及其在图像分类任务中的应用。 基本概念Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的模型，最初在自然语言处理领域获得成功，后被引入到计算机视觉领域。核心思想：ViT将图像分割成一系列小块
转载
2024-09-24 16:12:42
196阅读
架构设计是由需求驱动，而非模型驱动。架构师是公认的技术高手，但不代表架构师就不需要懂需求。软件架构师，可以不是需求捕获或《需求规格说明书》编写的专家，但他一定应该在需求分类、需求折衷和需求变更的研究方面是专家。 软件需求分为功能需求、质量属性（非功能需求）和设计约束三部分。各部分对架构设计的影响如下。 功能需求：功能是发现职责
转载
2023-12-11 19:25:52
78阅读
一、关于需求1、需求的提出有多方面的原因，如效率、资源变动、资源流转等，但需求都是一种需要的满足，需求是信息化的内在驱动引擎。 2、更有效率地满足和实现需求是构架设计的基本目标。构架提供实现一类和几类需求的思路，提供了一种和多种实现需求的模板、模式和规范。 3、需求是一个动态满足的过程、同时很多需求意图是明确的，而细节则需要不断反复和完善。作为软件开发人员，不能期待每一次客户都能提
转载
2023-10-15 08:51:03
82阅读
一级需求(或改变)是关键性的需求，这种需求如果不满足，意味着整个项目不能正常交付使用，前期工作也会被全部否定。这是必须满足的，否则就意味着否定程序员自已。所以定为Urgent.； 这通常是属于补救性的debug类型，要救火。 二级需求（或改变）是后续关键性需求，它不影响前面工作内容的交付，但不加以满足，新的项目内容无法提交或继续。所以是NECESSARY；一般新模块
转载
精选
2013-08-01 20:40:29
637阅读
点赞
前言
MMPreTrain是一款基于PyTorch的开源深度学习预工具箱，是OpenMMLab项目的成员之一MMPreTrain的主要特性有：
支持多元化的主干网络与预训练模型支持多种训练策略（有监督学习，无监督学习，多模态学习等）提供多种训练技巧大量的训练配置文件高效率和高可扩展性功能强大的工具箱，有助于模型分析和实验支持多个开箱即用的推理任务
图片分类图片描述（图片说明）视觉问
转载
2024-09-22 14:41:51
196阅读
