h_fc2_drop = tf.nn.dropout(h_fc2, keep_prob)
#Layer11-softmax层
W_fc3 = tf.Variable(tf.truncated_normal([1024,10],stddev=0.1))
b_fc3 = tf.Variable(tf.constant(0.1,shape=[10]))
y_conv = tf.matmul(h_
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2024-10-23 15:52:41
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transformer：相比 可以并行化RNN【时序网络】：记忆长度比较短。transformer：记忆长度无限长self-attention结构：核心：Attention的公式《矩阵相乘的公式》——并行化x通过embedding生成aq代表query，后续会去和每一个k 进行匹配 k 代表key，后续会被每个q 匹配 v 代表从a 中提取得到的信息 后续q和k 匹配的过程可以理解成计算两者的相关
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2024-06-13 16:42:43
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近来刚参加完公司内部比赛，现在整理下各种训练技巧，提升图像分类问题的得分。所有资源整理于网络，不再一一列举引用出处。目录经典网络模型Label smooth背景介绍Label smooth 计算公式MixupTest Time Augmentation注意力机制空间注意力模型(spatial attention)通道注意力机制空间和通道注意力机制的融合分类问题的模型融合
相关理论可以看这篇文章 Deep Learning using Linear Support Vector Machines，ICML 2013主要使用的是SVM的hinge loss形式的损失函数原始的SVM的损失：（公式图片截取自开头的论文）SVM的hinge loss形式的损失：（公式图片截取自开头的论文）这里解决的是二分类问题，多分类的话和softmax一样，简单说明如下：（公式
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2024-03-21 21:37:08
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任务目标low-level computer vision taskdenoising（30,50）super-resolution（X2,X3,X4）deraining贡献与创新（个人认为有价值的部分）IPT模型采用多头多尾共享的变压器体，用于图像超分辨率和去噪等不同的图像处理任务。为了最大限度地挖掘Transformer结构在各种任务上的性能，探索了一个合成的ImageNet数据集。对比学习的
机器人图像识别要学习些什么 It’s not unusual to say that AI is the future. AI is entering almost all fields that exist right now and mostly leading those sectors on a path of success. The opinion may vary, but we
目录机器视觉要解决哪些问题？机器视觉主要解决的问题有图像分类问题、目标检测问题、图像分割问题。目标检测发展冷兵器时代的智慧和深度学习力量下的一种技术美学目标检测分为两类：单阶段和两阶段。 机器视觉要解决哪些问题？机器视觉主要解决的问题有图像分类问题、目标检测问题、图像分割问题。 图像分类：识别出图像中的
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2024-04-04 18:58:32
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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
一、优化算法 优化算法有很多中，其中最为简单常见的是SGD（stotastic gradient descent）算法，但该算法也有缺点，即对于高维网络的优化，由于高维的网络会存在很多鞍点，即梯度为零的点，如果学习率不大，就有可能会停留在鞍点而无法再优化，所以一种改进的方法是在随机梯度下降算法的基础上加上了动量（momentum）
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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一、VGG网络更新于2018年10月20日参考博客：深度学习经典卷积神经网络之VGGNet论文地址：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITIONVGG是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometry Group）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络。VGG标签：“三个臭皮匠
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2024-05-04 10:14:18
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