因为在使用SIFT特征作图像分类时，需要最终能够表示每张图像的特征向量，所以要用到该模型。写一下学习的笔记。 简介： Bag of words模型最初被用在文本分类中，将文档表示成特征矢量。 对于一个文档，忽略单词之间的词序、语法和句法等，仅将其看作是一堆单词的集合，文档即为袋子。 袋中每个单词相互 ...
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2018-01-21 21:28:05
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在深度学习在图像识别任务上大放异彩之前，词袋模型Bag of Features一直是各类比赛的首选方法。首先我们先来回顾一下PASCAL VOC竞赛历年来的最好成绩来介绍物体分类算法的发展。 从上表我们可以发现，在2012年之前，词袋模型是VOC竞赛分类算法的基本框架，几乎所有算法都是基于词袋模型的 ...
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2017-12-24 11:11:20
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上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果，2014年，在AlexNet出来的两年后，牛津大学提出了Vgg网络，并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）。在论文《Very Deep Convo ...
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2017-12-13 15:05:34
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本文地址：http://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 本文作者：Francois Chollet 按照官方的文章实现过程有一些坑，彻底理解代码细节实现，理 ...
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2017-12-11 21:13:35
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上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类，分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集。在上周的实验表现中，经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右，这个结果差强人意，毕竟是二十年前写的网络 ...
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2017-12-06 14:35:54
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上个月发布了四篇文章，主要讲了深度学习中的“hello world” mnist图像识别，以及卷积神经网络的原理详解，包括基本原理、自己手写CNN和paddlepaddle的源码解析。这篇主要跟大家讲讲如何用PaddlePaddle和Tensorflow做图像分类。 在卷积神经网络中，有五大经典模型 ...
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2017-11-29 18:22:53
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深度学习、图像分类入门，从VGG16卷积神经网络开始 http://blog.csdn.net/errors_in_life/article/details/65950699 #Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet https://w ...
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2017-11-08 17:45:45
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本文主要是使用【监督学习】实现一个图像分类器，目的是识别图片是猫还是狗。 从【数据预处理】到 【图片预测】实现一个完整的流程， 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用【迁移学习】（VGG，Resnet）做过了，迁移学习我就不说了，我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现了一遍。 ...
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2017-10-26 23:03:51
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发明背景与现有技术应用背景 深度学习已经在图像分类检测、游戏等诸多领域取得了突破性的成绩。由于人工神经网络计算量大，训练时间长。因此，相关的硬件加速平台也在百花齐放，包括基于英伟达的GPU、谷歌的TPU、以及FPGA实现的神经网络硬件平台。神经网络的结构复杂多样、计算量大的特点，给硬件设计带来了巨大 ...
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2017-10-25 13:08:12
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我们可以通过torch.nn package构建神经网络。 现在我们已经了解了autograd，nn基于autograd来定义模型并对他们有所区分。 一个 nn.Module模块由如下部分构成：若干层，以及返回output的forward(input)方法。 例如，这张图描述了进行数字图像分类的神经 ...
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2017-09-13 15:13:06
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