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标签 > 图像分类
图像分类,根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。
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深度学习下的分类,目标检测、语义分割这三个方向具体的概念及其应用场景是什么?
我们观察一下这些图片的特点,这些图片各种各样,分辨率也各不相同。图片中的猫和狗形状、所处位置、体表颜色各不一样。它们的姿态不同,有的在坐着而有的则不是,...
除此模型之外,本研究还尝试了几种其他的模型结构,一是移除教师 - 学生模型并使用自训练模型,二是在进行模型微调时使用推断出的标签作为训练数据。在实验分析...
完成了下载数据,图像分割和处理,就可以训练模型了。接下来,我们对数据进行卷积神经网络(CNN)训练。卷积神经网络利用图像中的像素点逐步构建出更高层次的特...
顾名思义,“表示”(representation) 就是信息在网络中编码的方式。当一个单词、一个句子或一幅图像 (或其他任何东西) 作为输入提供给一个训...
DNN解决ImageNet时的策略似乎比我们想象的要简单得多
这就避免了对图像的显式分区,并且尽可能接近标准CNN,同时仍然实现概述的策略,我们称之为模型结构BagNet-q:其中q代表最顶层的感受域大小(我们测试...
神经网络的黑盒属性,一直是困扰研究人员和开发者最头疼的问题之一
同理,噪声尺度可以测量模型所见的数据变化(在训练的给定阶段)。当噪声规模很小时,快速并行查看大量数据变得多余;反之,我们仍然可以从大batch数据中学到...
如何用单独的GPU,在CIFAR-10图像分类数据集上高效地训练残差网络
现在我们假设在一个英伟达Volta V100 GPU上用100%的计算力,训练将需要多长时间。网络在一张32×32×3的CIFAR10图像上进行前向和后...
图像分类问题为例,带你领略fastai这一高层抽象框架惊人的简洁性
现在我们回过头来,再看看from_folder这个方法,它根据路径参数获取数据集目录,然后根据目录结构区分训练集、验证集、分类集,根据目录名称获取样本的...
在大多数机器学习任务中,我们首先要做的(也是最重要的任务)就是在使用算法之前分析数据集。这一步骤之所以重要,是因为它能够让我们对数据集的复杂度有深入的了...
分布式文件系统的必要性,Python在分布式文件系统中的支持情况
这里通过收集或生成更多训练数据而得到的可预测投资回报率(ROI)比上面的概念稍复杂。首先,你需要收集到足够多的数据,如下图所示,使数据量超过“Small...
现在我们要下载视频,并将它转换成帧的形式。首先我们可以用VideoCapture( )函数从给定目录中提取视频,然后从视频中提取帧,用imwrite( ...
嗅觉系统中的神经元是对整个接收区域随机采样,并非针对某一特定区域。在类似视觉皮层的映射系统中,神经元所在的位置解释了它所携带的信息。但是在嗅觉皮层中却不...
使用TensorFlow框架演示了卷积神经网络在MNIST数据集上的应用
卷积层从原输入的三维版本开始,一般是包括色彩、宽度、高度三维的图像。接着,图像被分解为过滤器(核)的子集,每个过滤器的感受野均小于图像总体。这些过滤器接...
在最早提出GAP层的网中网(Network in Network)架构中,最后的最大池化层的输出传入GAP层,GAP层生成一个向量,向量的每一项表示分类...
通过训练大型卷积网络,可以预测数十亿社交媒体图像的hashtag
本文试图通过研究一个未被探索的数据体系来解决这个复杂的问题:数十亿张带有社交媒体“标签”(hashtags)的真实图片。这个数据源的优点是:它很大,并且...
解决实际应用中此类问题的主要思想就是限制模型的使用场景,这样对目标物体的预测假设就会匹配训练数据。一种直接的方法是进行产品设计,你可以在用户界面设计一个...
大神吴恩达(Andrew Ng)提到的方法之一,就是划分不同集合,一部分用来训练,一部分用来验证模型效果,这样可以达到衡量你所训练的模型的效果如何。所以...
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