今天和一位深度学习方面的教授聊了一聊，她还是让我系统的学习一下深度学习，我以前看了很多教程，都感觉看不下去，她给我推了教程和书和一些学习方法，我感觉我的热情又被燃起了。图像分类首先要弄清楚图像在计算机中是怎么被表示的。对于计算机来说，图像表示为一个大型的三维数字数组。在这个示例中，图像宽248像素，高400像素，并且有三个颜色通道（红绿蓝，简称RGB），因此，这个图像由 248 x 400 x 3
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2024-05-09 12:13:23
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一、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，通过模型预测出最适合图像的标签。比赛：ImageNet挑战赛（约有1400万张图像，超过20000个图像标签）模型：AlexNet、GoogLeNet、VGGNet、ResNet二、图像说明计算机视觉+自然语言处理，例如，为图像生成一个最适合图像的标题图像说明是基本图像检测+说明。图像检测通过我们前面看到的相同的Fas
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2024-03-20 10:34:19
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这里提出了一种用于医学图像半监督分割的新方法- RCPS（校正对比伪监督）。通过引入两种校正方法（不确定性估计法和一致性正则化），提高了伪监督模型的性能。实验表明，所提出的 RCPS 大大提高了分割性能，并优于最先进的半监督分割方法。之前也是做医疗的所以关注一下Paper: RCPS: Rectified Contrastive Pseudo Supervision for Semi-S
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2024-02-15 17:22:28
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ResNet-50模型图像分类示例 概述 计算机视觉是当前深度学习研究最广泛、落地最成熟的技术领域，在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景有广泛应用。从2012年AlexNet在ImageNet比赛夺冠以来，深度学习深刻推动了计算机视觉领域的发展，当前最先进的计算机视觉算法几乎都是深度学习相关的。深度
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2021-02-25 06:29:00
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介绍Pipeline是Kubeflow社区最近开源的一个端到端工作流项目，帮助我们来管理，部署端到端的机器学习工作流。Kubeflow 是一个谷歌的开源项目，它将机器学习的代码像构建应用一样打包，使其他人也能够重复使用。 kubeflow/pipeline 提供了一个工作流方案，将这些机器学习中的应用代码按照流水线的方式编排，形成可重复的工作流。并提供平台，帮助编排，部署，管理，这些端到端机器学习
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2023-08-29 21:00:56
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Kubeflow是一个用于机器学习工作负载的开源工具包，它基于Kubernetes构建，旨在简化在Kubernetes集群上部署、管理和扩展机器学习工作流程。如果你是一名开发者，想要利用Kubeflow来加速机器学习模型的训练和部署，那么你来对地方了！
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Kubeflow来部署和管理机器学习工作负载。让我们开始吧！
### Kubeflow部署流程
首先，让我
原创
2024-04-23 19:46:03
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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
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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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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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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在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为四种基本类型。 1. 二值图像 2. 灰度图像 3. 索引图像 4. 真彩色RGB图像 1. 二值图像 一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OC
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2024-04-25 10:23:59
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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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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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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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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--&
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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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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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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赛题地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231761/forum 赛题介绍：按照最大浮动32干扰的话，最高分为5。方案关键词： 模型ensemble；多尺度ensemble；数据增强。第一名(Score:4.4)在最初开始，从 ImageNet 数据集中挑选出 1000张可以被线下防御模型正确分类的图片，每一张图片分别属于一个类别。
