记录学习图像分类神经网络的学习笔记第一步：导入所需要的库import os
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import torch
from torch import nn
import torch.optim as optim
import torchvision
#pip instal
1- 准备工作：需要预先安装的环境：
numpy
matplotlib
h5py
PIL 和scipy dnn_app_utils是自定义的函数列表，该函数在上一次的作业中（Building your Deep Neural Network: Step by Step）有使用到。np.random.seed(1) 是为了确保所有的随机函数在调用的时候具有一致性。环境测试：import tim
前言 医学领域的数据集具有标注样本少、图像非自然的特点，transformer已经证明了在自然图像领域下的成功，而能否应用于医学领域等少量标注样本的非自然图像领域呢？本文研究比较了CNN和ViTs在三种不同初始化策略下在医学图像任务中的表现，研究了自监督预训练对医学图像领域的影响，并得出了三个结论。代码：https://github.com/ChrisMats/medical
Git属于分散型版本管理系统
版本管理就是管理更新的历史记录，他能回退到特定阶段，恢复误删除的文件等。
集中型与分散型
集中型：
如图2.1以 svn 为代表的集中型，集中型将所有数据集中存放在服务器之中，所以只存在一个仓库。这样是有便于管理的优点。但是一旦开发者所处的环境不能连接服务器，就无法获取最新的源代码，开发也就几乎无法进行。
本文假设你已经拥有一个github账户1，下载github for windows客户端 https://windows.github.com/ 2，安装好后，启动图形界面。3，如果你已经在github创建了一个仓库，请从9开始看。4，填写在github上注册的邮箱和用户名，登陆。5，登陆后会展示如下所示的窗口：根据途中标注的one，two，three，four进行操作创建一个本地仓库。6，创建
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2024-10-12 19:32:22
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文章目录前言一、图像分类任务介绍1.图像分类是什么？2.图像分类如何实现？3.图像分类用来干什么？二、GoogLeNet论文解读1.挑战及创新工作2.Inception模块介绍3.Python代码实现三、总结 前言图像分类是计算机视觉中最基础的任务，学者对于分类任务的研究进程，基本上等价于深度学习模型的发展史。GoogLeNet是2014年ImageNet比赛的冠军模型，由谷歌工程师设计的网络结
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2024-04-19 14:27:22
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在本教程中，我们将介绍一个有点简单但是有效的方法，仅需非常少的训练样本 —— 只要你想要识别的那些类中几百或几千张图片，你就可以用它来构建一个强大的图像分类器。我们将经历下面过程：从无到有训练一个小型网络(作为基线)使用预先训练的网络的瓶颈特征微调预先训练的网络的顶层这将让我们涵盖以下的Keras特征：用于使用Python数据生成器训练Keras模型的fit_generator用于实时数据增强的I
MNIST训练一个二分类器性能考核使用交叉验证测量精度混淆矩阵精度和召回率精度/召回率权衡ROC曲线训练一个随机森林分类器，并计算ROC和ROC AUC分数多类别分类器错误分析多标签分类多输出分类MNIST数据介绍：使用MNIST数据集，这是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。每张图像都用其代表的数字标记。这个数据集被广为使用，因此也被称作是机器学习领域的“Hello W
\u0026#xD;\u0026#xD; 一、介绍\u0026#xD;\u0026#xD; 图像分类是计算机视觉中的一个基本问题，是多种视觉任务的基础，如目标检测、图像分割、目标跟踪、行为识别和自动驾驶等。自从2012年的ImageNet挑战赛AlexNet模型取得重大突破，深度神经网络（DNN）已经成了这个领域的中坚力量。自此之后，出现了越来越深的DNN模型和越来越复杂的结构。尽管这些模型的
“图像分类”作为人工智能领域的重要基础任务,早已在安防监控、智慧交通、医疗影像诊断甚至社交娱乐等行业被广泛应用，成为AI从业者的“必备技能”，例如安防系统中的人体属性识别；文档电子化、卡证识别中的图片方向校准；辅助驾驶中的交通标识、红绿灯状态识别等等，都离不开图像分类技术的支持。图1 PaddleClas图像分类应用示意图然而，在实际产业应用中，想要得到一个既快又好的分类模型依然面临很多挑战：大模
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2024-04-24 14:40:57
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平时比较喜欢做笔记复盘，做笔记看起来费时费力，其实是有比较多的好处:及时进行巩固，避免过段时间遗忘，能快速找到之前的资料在进行记录的时候其实也在将知识点转成自己的理解输出，强化理解，并且整个思路框架也会更清晰每次进行复盘后，做的不好的地方下次改进，做的好的经验，继续保持，会更加地高效，这也是学习能力很重要的一部分这里记录一下之前做的图像分类模型的一些经验总结，用目前多任务layer4的BN分流+s
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2024-04-25 19:02:01
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译者 | VK概述了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据我们将在Python中构建自己的视频分类模型这是一个非常实用的视频分类教程，所以准备好Jupyter Notebook介绍我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情，例如检测图像中的对象，对这些对象进行分类，从电影海报中生成标签。这一次，我决定将注意力转向计算机视觉中不太引人注目的方面-视频!我们正以前所未有的速度消费视频
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2024-07-10 15:51:11
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一、图像分类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，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用。如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，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。得益于深度学习的推动，图像分类的准确率大幅度提升。在经典的数据集
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2024-05-13 09:30:51
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前言深度学习中的Attention，源自于人脑的注意力机制，当人的大脑接受到外部信息，如视觉信息、听觉信息时，往往不会对全部信息进行处理和理解，而只会将注意力集中在部分显著或者感兴趣的信息上，这样有助于滤除不重要的信息，而提升信息处理的效率。最早将Attention利用在图像处理上的出发点是，希望通过一个类似于人脑注意力的机制，只利用一个很小的感受野去处理图像中Attention的部分
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2024-03-07 17:03:39
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第四讲_图像识别之图像分类Image Classification目录图片分类性能指标：top1,top5ILSVRC：每种任务数据集不一样imageNet：根据WorldNet组织的图片集，为每个名词提供平均1000张图片网络进化卷积神经网络（CNN）基础神经网络：神经元（输入，w,b,sigmoid）优化：梯度下降，BP反向传播（链式规则），3~5层优化交叉熵（之前是均方误差）：批量梯度下降，
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2024-04-28 19:16:08
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@Author：Runsen在过去的几年里，许多深度学习模型涌现出来，例如层的类型、超参数等。在本系列中，我将回顾几个最显着的 deeplearn 图像分类的模型。 文章目录AlexNet （2012 ）VGG (2014)GoogleNet (2014)ResNet (2015)Inception v3 (2015)SqueezeNet （2016）DenseNet (2016)Xception
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2024-03-18 20:54:58
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PyTorch实战mnist图像分类项目结构项目代码 项目结构项目结构如图，代码都放在mnistclassify.py里面，data数据是代码执行过程中自己下载的。项目代码导入包，构建训练集测试集from random import shuffle
from turtle import forward
import torch
import torch.nn as nn
import torch
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2024-03-17 14:51:44
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本月1日起，上海正式开始了“史上最严“垃圾分类的规定，扔错垃圾最高可罚200元。全国其它46个城市也要陆续步入垃圾分类新时代。各种被垃圾分类逼疯的段子在社交媒体上层出不穷。top-5测试集回归2.25%错误率的成绩可谓是技压群雄，堪称目前最强的图像分类器。年份网络/队名top-5-5备注2012AlexNet16.42%5层CNNs2013C
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2024-03-29 15:18:10
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Attention模型的基本表述可以这样理解成： 当我们人在看一样东西的时候，我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方，换句话说，当我们目光移到别处时，注意力随着目光的移动也在转移。 这意味着，当人们注意到某个目标或某个场景时，该目标内部以及该场景内每一处空间位置上的注意力分布是不一样的。 这一点在如下情形下同样成立：当我们试图描述一件事情，我们当前时刻说到的单词和句子和正在描述
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2024-03-07 12:36:23
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目录图像分类1 CIFAR-10数据集2 卷积神经网络（CNN）3 CNN结构的演化4 AlexNet网络5 Network-in-Network网络5.1 1x1卷积6 全局平均池化7 GoogLeNet7.1 Inception V1网络7.2 Inception V2网络7.3 Inception V3网络7.4 Inception V4网络8 总结一下Inception 图像分类判断图片
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2024-04-07 08:51:17
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