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標簽 > 圖像分類
圖像分類，根據(jù)各自在圖像信息中所反映的不同特征，把不同類別的目標區(qū)分開來的圖像處理方法。它利用計算機對圖像進行定量分析，把圖像或圖像中的每個像元或區(qū)域劃歸為若干個類別中的某一種，以代替人的視覺判讀。
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圖像分類的5種技術，總結(jié)并歸納算法、實現(xiàn)方式，并進行實驗驗證
然而，圖像分類問題就是一個非常復雜的工作，它總是借用諸如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）這樣的深度學習模型來完成。但我們也知道，通常我們在課堂中學習到的，諸如KN...
2019-05-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分類深度學習 7.5萬 0
深度學習下的分類，目標檢測、語義分割這三個方向具體的概念及其應用場景是什么？
我們觀察一下這些圖片的特點，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 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分類深度學習 3.2萬 0
圖像分類問題為例，帶你領略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)構區(qū)分訓練集、驗證集、分類集，根據(jù)目錄名稱獲取樣本的...
2018-11-05 標簽：圖像分類數(shù)據(jù)集 1.1萬 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的特點是逐層提取特征，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上提取的特征也更為...
2018-07-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分類深度學習 1.0萬 0
再看一張圖。這張圖中，每次在網(wǎng)絡中插入一個中間分類層，橫軸表示插入的單個中間分類層的位置，縱軸為相應的最終分類層的表現(xiàn)。我們看到，在ResNet中，插入...
在我們的GitHub頁面上，提供上述與訓練模型的下載。以及詳細介紹了如何使用PaddlePaddle Fluid進行圖像分類任務。包括安裝、數(shù)據(jù)準備、模...
在最早提出GAP層的網(wǎng)中網(wǎng)（Network in Network）架構中，最后的最大池化層的輸出傳入GAP層，GAP層生成一個向量，向量的每一項表示分類...
2018-08-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分類強化學習 7585 0
如何用單獨的GPU，在CIFAR-10圖像分類數(shù)據(jù)集上高效地訓練殘差網(wǎng)絡
現(xiàn)在我們假設在一個英偉達Volta V100 GPU上用100%的計算力，訓練將需要多長時間。網(wǎng)絡在一張32×32×3的CIFAR10圖像上進行前向和后...
何愷明團隊所在的Facebook AI推出ResNeXt-101模型
本文試圖通過研究一個未開發(fā)的數(shù)據(jù)體系來解決這個復雜的問題：使用外部社交媒體上數(shù)十億的帶有標簽的圖像作為數(shù)據(jù)源。該數(shù)據(jù)源具有大而且不斷增長的優(yōu)點，而且是“...
2019-06-29 標簽：圖像分類機器學習數(shù)據(jù)集 6766 0
破碎梯度（shattered gradients）是當防御不可微分時產(chǎn)生的，它會引起數(shù)值不穩(wěn)定或者導致真正的梯度信號發(fā)生錯誤。造成梯度破碎的防御措施往往...
2018-07-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分類機器學習 6461 0
我們提出在基礎的迭代式攻擊方法上加入動量項，避免在迭代過程中可能出現(xiàn)的更新震蕩和落入較差的局部極值，得到能夠成功欺騙目標網(wǎng)絡的對抗樣本。由于迭代方法在迭...
2019-05-15 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡算法圖像分類 6075 0
對肺結(jié)節(jié)的診斷屬于一種特殊的分類/檢測任務，基于深度學習的圖像分類和目標檢測算法被廣泛地應用在肺結(jié)節(jié)檢測中。當前業(yè)界比較常用的是采用預檢測+精檢測的診斷...
有了訓練集和驗證集后，我們開始對數(shù)據(jù)集進行基準測試。這是一個分類問題，在給出一個測試數(shù)據(jù)時，我們需要將它分到12個類中的一個。我們將使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（C...
2018-06-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分類數(shù)據(jù)集 5157 0
現(xiàn)在我們要下載視頻，并將它轉(zhuǎn)換成幀的形式。首先我們可以用VideoCapture( )函數(shù)從給定目錄中提取視頻，然后從視頻中提取幀，用imwrite( ...
解決實際應用中此類問題的主要思想就是限制模型的使用場景，這樣對目標物體的預測假設就會匹配訓練數(shù)據(jù)。一種直接的方法是進行產(chǎn)品設計，你可以在用戶界面設計一個...
使用TensorFlow框架演示了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在MNIST數(shù)據(jù)集上的應用
卷積層從原輸入的三維版本開始，一般是包括色彩、寬度、高度三維的圖像。接著，圖像被分解為過濾器（核）的子集，每個過濾器的感受野均小于圖像總體。這些過濾器接...
2018-08-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分類數(shù)據(jù)集 4825 0
大神吳恩達（Andrew Ng）提到的方法之一，就是劃分不同集合，一部分用來訓練，一部分用來驗證模型效果，這樣可以達到衡量你所訓練的模型的效果如何。所以...
2018-07-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡AI圖像分類 4384 0
本文介紹了包括圖像分類、交易預測、情感分類、推薦系統(tǒng)、股票預測等在內(nèi)的若干個機器學習應用及數(shù)據(jù)集。
完成了下載數(shù)據(jù)，圖像分割和處理，就可以訓練模型了。接下來，我們對數(shù)據(jù)進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）訓練。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡利用圖像中的像素點逐步構建出更高層次的特...
2019-04-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分類數(shù)據(jù)集 4350 0
分布式文件系統(tǒng)的必要性,Python在分布式文件系統(tǒng)中的支持情況
這里通過收集或生成更多訓練數(shù)據(jù)而得到的可預測投資回報率（ROI）比上面的概念稍復雜。首先，你需要收集到足夠多的數(shù)據(jù)，如下圖所示，使數(shù)據(jù)量超過“Small...
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