OpenCV Python Grabcut分割【目标】Grabcut 算法创建一个交互程序【理论】从用户角度是如何工作的呢？用户在需要的目标上初始绘制一个矩形，前景目标必须完全在矩形内部，算法迭代的去分割然后得到更好的效果，但是有些情况下，分割效果不是很好，例如：会将部分前景标记为背景，反之亦然。这个时候，就需要用户做一些交互，告诉分割结果，哪些是前景哪些是背景，这样下次迭代就会得到更好的效果。背
转载
2024-01-03 14:18:12
30阅读
GBDT既可以用于回归，也可以用于分类。两者本质是一样的，分析流程也大致相同，区别在于loss function不同。首先，介绍一下提升方法，boosting就是把一系列的弱学习器反复学习，然后组合成强学习器。对于提升方法，主要需要回答两个问题：第一个是每一轮学习过程中如何改变训练数据的权值或概率分布；第二个就是如何将弱分类器组合成强分分类器。在前面讲到的Adaboost中，根据每次训练数据的误分
转载
2024-07-22 19:05:59
64阅读
# 实现“pytorch vgg16”的步骤
本文将指导你如何使用PyTorch实现VGG16模型。VGG16是一种深度卷积神经网络，特别适用于图像分类任务。下面是实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤二 | 加载图像数据集 |
| 步骤三 | 数据预处理 |
| 步骤四 | 定义VGG16模型 |
| 步骤五 | 训
原创
2023-11-26 10:03:56
276阅读
# PyTorch VGG16代码解析与应用
## 引言
深度学习技术在图像识别、计算机视觉等领域取得了显著的成果。其中，VGG是一种经典的卷积神经网络结构，常用于图像分类任务。本文将通过解析PyTorch中的VGG16代码，介绍VGG16的原理和应用。
## VGG16网络结构
VGG16是由Simonyan和Zisserman于2014年提出的一种深度卷积神经网络结构。它的名称“VGG
原创
2023-10-07 04:47:45
167阅读
该代码仍存在一些不足,这里将继承自orch.autograd.Function自定义的子类GuidedBackpropReLU的apply方法直接粗暴地替换掉原有地ReLU模块,这不太合适,因为破环了原有方法的可用性,比如调用model.named_modules(),会报错报错信息如下:Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\chenx
1 WGAN-gp模型生成模拟数据案例说明使用WGAN-gp模型模拟Fashion-MNIST数据的生成，会使用到WGAN-gp模型、深度卷积GAN(DeepConvolutional GAN，DCGAN)模型、实例归一化技术。1.1 DCGAN中的全卷积WGAN-gp模型侧重于GAN模型的训练部分，而DCGAN是指使用卷积神经网络的GAN，它侧重于GAN模型的结构部分，重点介绍在DCGAN中使用
本文基于vgg-16、inception_v3、resnet_v1_50模型进行fine-tune，完成一个二分类模型的训练。目录一、环境准备二、准备数据三、数据解析及图片预处理四、模型定义五、模型训练六、模型预测最后：完整代码 一、环境准备我使用了TensorFlow的model库中的slim模块，路径：https://github.com/tensorflow/models/tree
转载
2024-06-17 20:32:55
71阅读
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Sep 30 17:12:12 2018这是用keras搭建的vgg16网络这是很经典的cnn,在图像和时间序列分析方面有很多的应用@author: lg"""#################import kerasfrom keras.datasets import c
原创
2023-01-13 05:58:27
194阅读
### VGG16模型源码解析
VGG16是一种经典的深度卷积神经网络模型，它由Oxford的Visual Geometry Group开发。VGG16在ImageNet数据集上取得了很好的性能，因此成为了许多计算机视觉任务的首选模型之一。在本文中，我们将深入探讨VGG16的PyTorch源码，并对其进行详细解析。
#### VGG16网络结构
VGG16网络结构非常简单，由13个卷积层和3
原创
2024-06-23 04:06:53
102阅读
# PyTorch VGG16预测教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下实现“PyTorch VGG16预测”的整体流程。下表展示了实现该任务的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|----------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载预训练模型 |
| 3 | 准备输入数据 |
| 4 | 进
原创
2024-07-07 04:33:39
76阅读
8款惊艳的名牌概念手机，让市面流行的Iphone黯然失色 [22P]1、 Windows 概念手机 设计师 Seunghan Song 的 Windows 概念手机设想了一种能从手机上看到你目前天气的手机，当然，这并不是传统的天气预报的功能，而是如同你从房间的窗户看外面的样子。在晴天，该手机的玻璃显示界面会显得干净而清新，在下雨或者下雪天则会变得潮湿而模糊。如果你想要发送短信或者打一通
文章目录一 论文总体创新点二 研究背景、成果和意义2.1 研究背景2.2 研究成果三 摘要的核心四 VGG结构五 VGG特点5.1 堆叠3X3卷积5.2 尝试1X1卷积 借鉴NIN 可以增加非线性激活函数，提升模型效果六 训练技巧6.1 数据增强6.2 预训练模型初始化7 测试技巧7.1 多尺度测试7.2 稠密测试(Dense test)：将FC层转换为卷积操作，变为全卷积网络，实现任意尺度图片
转载
2024-04-15 13:45:30
119阅读
lecture 6：VGG13、16、19目录 lecture 6：VGG13、16、19目录1、VGG结构2、VGG结构解释3、3*3卷积核的优点4、VGG的 Multi-Scale方法5、VGG应用 1、VGG结构 LeNet5用大的卷积核来获取图像的相似特征 AlexNet用9*9、11*11的滤波器 VGG 巨大的进展是通过依次采用多个 3×3 卷积，模仿出更大的感受野（r
前言：CNN系列总结自己学习主流模型的笔记，从手写体的LeNet-5到VGG16再到历年的ImageNet大赛的冠军ResNet50,Inception V3,DenseNet等。重点总结每个网络的设计思想（为了解决什么问题），改进点（是怎么解决这些问题的），并使用keras的两种定义模型的方式Sequential()和Functional式模型实现一遍（加深对模型理解的同时熟悉keras的使用）
# 如何使用 PyTorch 下载 VGG16
VGG16 是一种流行的深度学习模型，广泛用于计算机视觉任务。在 PyTorch 中，我们可以方便地下载和使用 VGG16 模型。本文将介绍如何实现这个过程，适合刚入行的开发者，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
以下是使用 PyTorch 下载 VGG16 的简单步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
简介本节主要是介绍我怎么用上一节实现的UNet进行训练，一共分成3部分进行说明。需要强调的是，本节中的数据集以及很多模型训练想法都是来自【Keras】基於SegNet和U-Net的遙感圖像語義分割，我主要的工作就是将keras的代码用pytorch进行了实现。在上面的链接里，该作者对他们设计模型以及数据处理进行了较为详细的介绍。刚开始我自己用pytorch实现了训练的模型，但是感觉并不是很好，主要
pytorch使用GRU等做时序预测的Dataloader如何构建一、本文所关注的内容二、时序数据与非时序数据的区别三、时序数据要不要设置`shuffle=True`四、`Dataloader`中的shuffle到底shuffle了什么。 一、本文所关注的内容本文主要聚焦以下几个问题：pytorch的Dataloader中设置shuffle=True的时候究竟打乱的是什么在构建时序数据的时候，可
一、基于tensorflow的vgg16：识别猫狗数据集1 import os, shutil
2 current_dir = (r"E:\人工智能\猫狗数据集\dogs-vs-cats") # 当前目录
3 current_dir[0]
4 base_dir = current_dir[0] + ':/人工智能/cats_dogs_small'
5 os.mkdir(base_dir)
转载
2024-03-29 12:32:30
192阅读
# VGG16模型的Python自定义实现
## 引言
深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最常用的神经网络模型之一。在这篇文章中，我们将介绍VGG16模型的Python自定义实现。VGG16是由牛津大学计算机视觉组（Oxford's Visual Geometry Group）提出的一种卷积神经网络模
原创
2023-09-14 08:47:30
181阅读
图结构一般而言是十分不规则的，可以认为是无限维的一种数据，因此不存在平移不变性。每一个结点周围的结构都是独一无二的，因此针对该结构的数据。涌现出GNN、DeepWalk、node2vec等等方法。GCN，即图卷积神经网络图卷积神经网络（GCN）tkipf/pygcn (github.com)Graph Convolutional Networks | Thomas Kipf | Univ
转载
2024-07-23 22:34:30
73阅读
