圖像分類

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圖像分類，根據(jù)各自在圖像信息中所反映的不同特征，把不同類別的目標(biāo)區(qū)分開來的圖像處理方法。它利用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行定量分析，把圖像或圖像中的每個(gè)像元或區(qū)域劃歸為若干個(gè)類別中的某一種，以代替人的視覺判讀。

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圖像分類技術(shù)

圖像分類的5種技術(shù)，總結(jié)并歸納算法、實(shí)現(xiàn)方式，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

然而，圖像分類問題就是一個(gè)非常復(fù)雜的工作，它總是借用諸如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）這樣的深度學(xué)習(xí)模型來完成。但我們也知道，通常我們在課堂中學(xué)習(xí)到的，諸如KN...

2019-05-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 7.5萬 0

深度學(xué)習(xí)下的分類，目標(biāo)檢測、語義分割這三個(gè)方向具體的概念及其應(yīng)用場景是什么？

我們觀察一下這些圖片的特點(diǎn)，這些圖片各種各樣，分辨率也各不相同。圖片中的貓和狗形狀、所處位置、體表顏色各不一樣。它們的姿態(tài)不同，有的在坐著而有的則不是，...

2019-05-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 3.2萬 0

圖像分類問題為例，帶你領(lǐng)略fastai這一高層抽象框架驚人的簡潔性

現(xiàn)在我們回過頭來，再看看from_folder這個(gè)方法，它根據(jù)路徑參數(shù)獲取數(shù)據(jù)集目錄，然后根據(jù)目錄結(jié)構(gòu)區(qū)分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、分類集，根據(jù)目錄名稱獲取樣本的...

2018-11-05 標(biāo)簽：圖像分類數(shù)據(jù)集 1.1萬 0

一種用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是逐層提取特征，第一層提取的特征較為低級，第二層在第一層的基礎(chǔ)上繼續(xù)提取更高級別的特征，同樣，第三層在第二層的基礎(chǔ)上提取的特征也更為...

2018-07-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 1.0萬 0

深度學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用是圖像分類問題

再看一張圖。這張圖中，每次在網(wǎng)絡(luò)中插入一個(gè)中間分類層，橫軸表示插入的單個(gè)中間分類層的位置，縱軸為相應(yīng)的最終分類層的表現(xiàn)。我們看到，在ResNet中，插入...

2018-05-07 標(biāo)簽：圖像分類深度學(xué)習(xí) 8883 0

圍繞計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的八大任務(wù)，進(jìn)行了較為詳細(xì)的綜述

在我們的GitHub頁面上，提供上述與訓(xùn)練模型的下載。以及詳細(xì)介紹了如何使用PaddlePaddle Fluid進(jìn)行圖像分類任務(wù)。包括安裝、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模...

2019-04-01 標(biāo)簽：機(jī)器視覺圖像分類計(jì)算機(jī)視覺 8612 0

分類問題訓(xùn)練的GAP-CNN在目標(biāo)定位方面的能力

在最早提出GAP層的網(wǎng)中網(wǎng)（Network in Network）架構(gòu)中，最后的最大池化層的輸出傳入GAP層，GAP層生成一個(gè)向量，向量的每一項(xiàng)表示分類...

2018-08-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7563 0

如何用單獨(dú)的GPU，在CIFAR-10圖像分類數(shù)據(jù)集上高效地訓(xùn)練殘差網(wǎng)絡(luò)

現(xiàn)在我們假設(shè)在一個(gè)英偉達(dá)Volta V100 GPU上用100%的計(jì)算力，訓(xùn)練將需要多長時(shí)間。網(wǎng)絡(luò)在一張32×32×3的CIFAR10圖像上進(jìn)行前向和后...

2018-11-12 標(biāo)簽：GPU 圖像分類深度學(xué)習(xí) 7199 0

何愷明團(tuán)隊(duì)所在的Facebook AI推出ResNeXt-101模型

本文試圖通過研究一個(gè)未開發(fā)的數(shù)據(jù)體系來解決這個(gè)復(fù)雜的問題：使用外部社交媒體上數(shù)十億的帶有標(biāo)簽的圖像作為數(shù)據(jù)源。該數(shù)據(jù)源具有大而且不斷增長的優(yōu)點(diǎn)，而且是“...

2019-06-29 標(biāo)簽：圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6748 0

2018年的“最佳論文獎(jiǎng)”和“最佳論文提名獎(jiǎng)”的論文分享

破碎梯度（shattered gradients）是當(dāng)防御不可微分時(shí)產(chǎn)生的，它會引起數(shù)值不穩(wěn)定或者導(dǎo)致真正的梯度信號發(fā)生錯(cuò)誤。造成梯度破碎的防御措施往往...

2018-07-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí) 6453 0

圖像分類帖子

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花粉圖像分類識別立即下載

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基于SVM及其改進(jìn)算法的fMRI圖像分類性能立即下載

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基于多視圖特征投影與MFPSDL圖像分類方法立即下載

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面向大規(guī)模圖像分類的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化立即下載

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深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程之線性回歸識別數(shù)字圖像分類的詳細(xì)資料免費(fèi)下載立即下載

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基于加權(quán)模糊C均值的高光譜圖像分類方案立即下載

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圖像分類資訊

常見目標(biāo)檢測算法大匯總

在過去的十多年時(shí)間里，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺領(lǐng)域，通常采用特征描述子來應(yīng)對目標(biāo)識別任務(wù)，這些特征描述子最常見的就是 SIFT 和 HOG.而 OpenCV 有現(xiàn)...

2022-04-25 標(biāo)簽：算法圖像分類目標(biāo)檢測 1.1萬 0

計(jì)算機(jī)視覺中主要的五大技術(shù)

正如斯坦福大學(xué)公開課CS231所言，計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)大多是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成。比如圖像分類、定位和檢測等。那么，對于計(jì)算機(jī)視覺而言，有哪些任務(wù)是占據(jù)主要...

2021-06-18 標(biāo)簽：圖像分類計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 8907 0

一個(gè)使用YoloV5的深度指南，使用WBF進(jìn)行性能提升

YoloV5期望你有兩個(gè)目錄，一個(gè)用于訓(xùn)練，一個(gè)用于驗(yàn)證。在這兩個(gè)目錄中，你需要另外兩個(gè)目錄，“Images”和“Labels”。Images包含實(shí)際的...

2021-04-18 標(biāo)簽：圖像分類目標(biāo)檢測遷移學(xué)習(xí) 7013 0

如何使用MATLAB實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的方法研究分析

訓(xùn)練 CNN 需要相當(dāng)大量的數(shù)據(jù)，因?yàn)閷τ诘湫偷膱D像分類問題，其需要學(xué)習(xí)幾百萬個(gè)權(quán)值。從頭開始訓(xùn)練 CNN 的另一個(gè)常見做法是使用預(yù)先訓(xùn)練好的模型自動(dòng)從...

2019-09-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 5997 0

計(jì)算機(jī)視覺主要完成哪些任務(wù)？

圖像分類是目標(biāo)檢測、語義分割的重要支撐，其目標(biāo)是將不同的圖像劃分到不同的類別，并實(shí)現(xiàn)最小的分類誤差。如今，圖像分類的應(yīng)用在我們的生活中隨處可見，如智能手...

2021-03-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類計(jì)算機(jī)視覺 5560 0

一套基于GAN的驗(yàn)證碼AI識別系統(tǒng)，能在0.5秒之內(nèi)識別出驗(yàn)證碼

近日，英國蘭卡斯特大學(xué)、中國西北大學(xué)、北京大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家們共同開發(fā)了一種AI系統(tǒng)，能夠在短短0.5秒內(nèi)識別出多種驗(yàn)證碼。該系統(tǒng)已在不同的33個(gè)驗(yàn)證碼...

2018-12-16 標(biāo)簽：GAN 識別系統(tǒng)圖像分類 5270 0

騰訊在arxiv上發(fā)布論文詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)集的構(gòu)成以及評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等內(nèi)容

在現(xiàn)有的視覺表示學(xué)習(xí)任務(wù)中，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通常是針對帶有單個(gè)標(biāo)簽的圖像進(jìn)行訓(xùn)練的，例如 ImageNet。然而，單個(gè)標(biāo)簽無法描述一幅圖像的所...

2019-01-12 標(biāo)簽：圖像分類數(shù)據(jù)集 5261 0

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)簡介

由于“計(jì)算機(jī)視覺”反映了對視覺環(huán)境及其上下文的相對理解，因此，一些科學(xué)家認(rèn)為，該領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域鋪平了道路。那么什么是計(jì)算機(jī)視覺呢？

2020-07-11 標(biāo)簽：圖像分類 4725 0

計(jì)算機(jī)視覺CV領(lǐng)域圖像分類方向文獻(xiàn)和代碼的超全總結(jié)和列表！

基于簡化的目的，我只從論文中列舉出在 ImageNet 上準(zhǔn)確率最高的 top1 和 top5。注意，這并不一定意味著準(zhǔn)確率越高，一個(gè)網(wǎng)絡(luò)就比另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)...

2020-11-03 標(biāo)簽：CV 圖像分類計(jì)算機(jī)視覺 4477 0

增量學(xué)習(xí)的概念

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，增量學(xué)習(xí)致力于解決模型訓(xùn)練的一個(gè)普遍缺陷：「災(zāi)難性遺忘(catastrophic forgetting)」，也就是說，一般的機(jī)器學(xué)習(xí)模...

2021-03-05 標(biāo)簽：圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí) 4281 0

圖像分類數(shù)據(jù)手冊

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加速度傳感器是一種能夠測量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會馬上發(fā)出警示。
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盡管最初傅里葉分析是作為熱過程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征。“任意”的函數(shù)通過一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對簡單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
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DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開始，再透過光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達(dá)到640X480，傳輸速率可以達(dá)到30幀。
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HCS12X系列單片機(jī)簡介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡稱S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲能彈簧來驅(qū)動(dòng)電觸點(diǎn)，完成從重力變化到電信號的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
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聲紋識別，生物識別技術(shù)的一種，也稱為說話人識別，包括說話人辨認(rèn)和說話人確認(rèn)。聲紋識別就是把聲信號轉(zhuǎn)換成電信號，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會使用不同的聲紋識別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
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凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡單的端對端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開單獨(dú)使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能，常見的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個(gè)開關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開關(guān)管和兩個(gè)二極管，可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
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所謂識別技術(shù)，也稱為自動(dòng)識別技術(shù)，通過被識別物體與識別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識別物體的相關(guān)信息，并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中，它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
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