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
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2024-08-06 08:14:28
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目前想法：1、先做一般的动作识别分类，然后再迁移到特定行为；2、先用数据集做，再用不分割的视频改进。数据库：异常行为识别：https://www.leiphone.com/news/201803/H7hLNZlR8sQ3hYqz.htmlReal-world Anomaly Detection in Surveillance Videos, arxiv 1801.04264)：提出了一种基于深度多
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2024-08-07 17:01:07
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文章目录图像内容分类1 K近邻分类法（KNN）1.1 一个简单的二维示例1.2 用稠密SIFT作为图像特征1.3 图像分类：手势识别2 贝叶斯分类器3 支持向量机 图像内容分类1 K近邻分类法（KNN）在分类方法中，最简单且用的最多的就是KNN（K近邻分类法），这种算法把要分类的对象与训练集中已知类标记的所有对象进行对比，并由k近邻对指派到哪个类进行投票。其弊端在于需要预先设定k值，k值的选择会影
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2024-03-19 09:55:54
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文章目录前言一、图像二、VTK中图像相关类1. 创建1.1 图像源Source1.2 直接创建图像1.3 图像文件操作2. 展示3. 基本操作3.1 图像信息的访问与修改3.2 图像像素值的访问与修改3.3 图像类型转换3.4 图像颜色映射3.5 区域提取3.6 直方图统计3.7 图像重采样3.8 图像运算3.9 图像二值化4. 边缘检测5.平滑6.频域处理三、总结 前言之前文章中有提过VTK是
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2024-06-23 08:50:11
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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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基于华为云ModelArts（实现垃圾分类识别） 目录任务简介任务设计任务实施任务1 购买对象存储服务OBS任务描述任务操作任务验证任务2 部署基于ModelArts的垃圾分类任务描述任务操作任务验证 任务简介生活垃圾处理不当，不仅会对城市环境构成危害，还会损害到人民的身体健康，如何处理好垃圾分类和可回收垃圾资源再利用，是一件利国利民的事。处理生活垃圾已经成为全国各个城市需要解决的问题，近段时间
2020-09-241、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。
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2023-12-25 07:18:48
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利用Tensorflow2构建CNN并用于图像分类本文将使用自下而上的方法，从讨论CNN的基本板块构建开始。然后将深入研究CNN的体系结构，并探索如何在TensorFlow中实现CNN。本文包含以下内容：一维和二维的卷积运算卷积神经网络结构的构建使用Tensorflow构建深度卷积神经网络利用数据扩充技术提高模型泛化性能实现一个基于人脸图像的CNN分类器来预测个人性别from IPython.di
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2024-07-19 13:44:34
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深度学习之图像分类（十七）Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解 目录深度学习之图像分类（十七）Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解1. 前言2. Self-Attention3. Multi-head Self-Attention3. Positional Encodin
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2024-03-22 16:05:19
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本教程旨在手把手教大家使用Tensorflow构建卷积神经网络（CNN）进行图像分类。教程并没有使用MNIST数据集，而是使用了真实的图片文件，并且教程代码包含了模型的保存、加载等功能，因此希望在日常项目中使用Tensorflow的朋友可以参考这篇教程。完整代码可在专知成员Hujun的Github中下载。https://github.com/hujunxianligong/Tensorflow-C
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2024-05-17 09:57:05
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第四次作业：CNN实战1.数据下载2.数据预处理完成数据下载之后，需要对数据进行一些预处理： 图片将被整理成 224 × 224 × 3 的大小，同时还将进行归一化处理。设置VGG的格式 同时加载图像的数据。将数据拆分为训练集和有效集； 顺便取一小部分数据用来做可视化。在把这几张图片打印出来看看效果：打印图片和对应结果：input_try是5张244x244x3（RGB三通道）的小图片； labl
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2024-04-08 10:36:15
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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
基本知识点——计算机图像分类的两种主要方法图像分类方法????1.监督分类监督分类包括利用训练区样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别过程。监督分类中常用的具体分类方法包括： 最小距离分类法，最小距离分类法原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。多级切割分类法，多级分割法分类便于直观理解如何分割特征空间，以及待分类像素如何与分类类别相对应。
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2024-04-12 10:23:05
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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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