价值成果慧安信科应用百度EasyDL对共享单车乱停乱放场景进行自动检测，实现对共享单车倒地、线外停车、侵占盲道、侵占机动车道、侵占草坪等违规现象的智能识别与报警。 通过使用EasyDL专业版图像分类打造的自行车违停模型，将原来依靠人员实地巡查或肉眼查看监控画面这类完全依赖人工识别的方式，升级为系统自动实时识别和报警。并实时向单车企业共享报警信息，实现问题的快速响应处置。在减少人力投入的
目录一、什么是多态二、多态的种类 1、重载2、模版3、强制转换4、虚函数和重写三、多态的分类1、静态动态2、面向对象的多态性3、面向对象的形式一、什么是多态 多态的地位？多态（Polymorphism）是面向对象（Object-Oriented，OO）思
一、图像分类1.1 模型是如何将图像分类的？ 对于蜜蜂蚂蚁二分类模型： 从人的角度来看，是从输入一张RGB图像到输出一种动物的过程 从计算机角度看，是从输入3-d张量到输出字符串的过程类别名是通过标签进行转换得到的，在这里也就是0和1，而输出的0，1则是通过模型输出的向量取最大值而得到的，而模型输出向量则是通过构造复杂的模型而得到的实际的运行顺序： 输入3d张量到模型中，模型经过复杂的数学运算，输
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2024-05-30 12:37:05
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现在NLP中很火的attention机制，其实早在14年Google-DeepMind的Compution Vision文章——Recurrent Models of Visual Attention中出现过了，15年的时候我曾做过一个ppt，介绍这篇文章，现在找不到了。这里我们通过重新梳理，希望能够搞清楚Attention的来龙去脉，有助于加深我们对Attention机制的理解。 文章目录H
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2024-03-21 19:50:08
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在我们处理有关图像的任务，比如目标检测，分类，语义分割等等问题当中，我们常常需要对训练集当中的图片进行数据增强（data augmentation）,这样会让训练集的样本增多，同时让神经网络模型的泛化能力更强。在进行图片的数据增强时，我们一般会对图像进行翻转，剪裁，灰度变化，对比度变化，颜色变化等等方式生成新的训练集，这就是计算机视觉当中的数据增强。我们来看看使用图像增强的手段，对一个猫狗图像分类
我们就是傻狗天仙配啦~决赛排行榜：这次比赛感谢第一名的 baseline：我们的代码基于这个baseline，省去了自己编写数据读取、评分准则的麻烦。首先，我们将baseline的模型换成ResNet50、DenseNet201空模型效果不好；然后，我们选择了迁移学习，参考博客：，后来将其InceptionV3换成InceptionResNetV2：from keras.applications.
论文地址：SG-One: Similarity Guidance Network for One-Shot Semantic Segmentation Code地址：SG-OneAbstract小样本图像语义分割是一项具有挑战性的任务，即仅使用一个注释示例作为监督，从未见过的类别中识别目标区域。在本文中，我们提出了一种简单而有效的相似性引导网络来解决小样本分割问题。我们的目标是参考同一类别的一个密
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
课前回顾逻辑回归：二分类问题多分类问题：把输入样本划分为多个类别在前面的课程中我们介绍了逻辑回归。逻辑回归能够很好地解决二分类的问题，但是在现实生活中存在着大量的多分类问题，例如手写数字识别，图片分类等，都需要把输入的样本划分为多个类别。 下面，我们就以鸢尾花数据集为例来学习如何实现多分类的任务。多分类问题自然顺序码在鸢尾花数据集中一共有三种鸢尾花，分别被标记为0，1，2，这种编码方式成为自然顺序
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2024-04-26 09:41:28
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数据不平衡带来什么问题？假设在一个分类问题中，如果预测类别中存在一个或多个样本量极少的情况，比如在图像分类中识别恶性肿瘤（训练样本中含有肿瘤的图像远比没有肿瘤的图像少）。如果不考虑数据平衡的问题，模型的性能会出现问题。原因： 1.对于不平衡类别，模型无法充分考察样本，从而不能及时有效地优化模型参数。 2.它对验证和测试样本的获取造成了一个问题，因为在一些类观测极少的情况下，很难在类中有代表性。换句
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2024-03-24 21:58:17
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图像分类是最基本的问题之一，对于人类大脑来说可能是微不足道的，但对于计算机来说却似乎是不可能完成的任务。但是只要有正确的技巧，这是很容易做到的！本文的目的是简要介绍如何在 PyTorch 的帮助下开始任何图像分类任务。我采用了一个相当简单的线性层次结构，因此关注的是广泛的想法，而不是细节，比如卷积神经网络。好了，让我们开始吧。我假设你已经安装了 PyTorch，并可以正确调用gpu进行
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2023-10-27 00:40:09
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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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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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