1、我们将要实现一种更强大的方法来解决图像分类问题，该方法可以自然地延伸到神经网络和卷积神经网络上。这种方法主要有两部分组成：一个是评分函数（score function），它是原始图像数据到类别分值的映射。另一个是损失函数（loss function），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间 ...
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2018-05-09 21:04:28
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VGG卷积神经网络模型解析一：VGG介绍与模型结构VGG全称是VisualGeometryGroup属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-Deep
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2018-04-19 17:44:00
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注：数据是机器学习模型的原材料，当下机器学习的热潮离不开大数据的支撑。在机器学习领域，有大量的公开数据集可以使用，从几百个样本到几十万个样本的数据集都有。有些数据集被用来教学，有些被当做机器学习模型性能测试的标准（例如ImageNet图片数据集以及相关的图像分类比赛）。这些高质量的公开数据集为我们学 ...
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2018-04-14 13:47:40
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内容参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041?refer=intelligentunit 用像素点的rgb值来判断图片的分类准确率并不高，但是作为一个练习knn的题目，还是挺不错的。 1. CIFAR-10 CIFAR-10是一个图像分类数据集。数据集包含6 ...
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2018-04-05 16:28:20
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TimeDistributed这个层还是比较难理解的。事实上通过这个层我们可以实现从二维像三维的过渡，甚至通过这个层的包装，我们可以实现图像分类视频分类的转化。 考虑一批32个样本，其中每个样本是一个由16个维度组成的10个向量的序列。该层的批输入形状然后(32, 10, 16)。 可以这么理解，输 ...
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2018-04-04 18:09:08
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一、疑问 1. 二、知识点 1. 计算机识别物体面临的困难 视角变化（Viewpoint variation） ：同一个物体，摄像机可以从多个角度来展现。 大小变化（Scale variation） ：物体可视的大小通常是会变化的（不仅是在图片中，在真实世界中大小也是变化的）。 形变（Deforma ...
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2018-04-03 12:43:47
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Matlab提供了最简单的多分类功能，直接对训练图像集构造softmax层，然后对测试图像进行分类。两个函数（trainSoftmaxLayer和net）就可完成分类主要功能。代码如下：clear;%加载训练图像特征load(‘JDPig_mlhmslbp_spyr.mat‘);m=numel(classe_name);n=length(y);label=[]%one-hot编码fori=1:nl
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2018-03-14 10:41:15
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Image classifaction with deep learning 在本次的project中我利用NVIDIA DIGITS网页版深度学习框架实现深度神经网络的简单可视化训练和设计，但出现过很多error 1、搭环境问题 我在Ubuntu的系统下进行配置，安装cuda、cudnn、caff ...
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2018-03-12 20:54:23
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Tensorflow最简单的图像搭建识别系统 Tensorflow最简单的图像搭建识别系统 从我们见到的各种图像识别软件来看，机器似乎能认出人脸、猫、狗、花草、各种汽车等等日常生活中出现的物体，但实际上，这有一个前提：你要用这些类别的图像，对它进行过训练。 确切地说，该叫它“图像分类”。 建立一个图 ...
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2018-03-06 20:17:34
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目前为止，CNNs (卷积神经网络)仍是最先进的图像分类识别方法。 简单来讲，CNNs 通过逐层累加调整实现分类。它首先检测到边缘，然后是形状，然后是实际的识别对象。CNN 的实现方式极具创新，然而在这一过程中却有一项重要的信息丢失了——特征之间的空间关系。下面是一个 CNN 工作原理的简化描述： ...
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2018-02-04 16:43:21
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