图像分类 KNN算法 KNN算法可用于图像分类，且根据K值的不同，分割边界也会受到比较大的影响。 KNN并不常用于如今的图像分类，原因主要有两点： 没有显式的训练过程，测试时每个测试样本点需要遍历所有样本点，找到K个最近邻的点，以确定分类。 距离计算标准（欧几里得、曼哈顿距离）公式在比较图像上并不适 ...
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2020-06-30 22:30:12
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什么是预训练和微调？ 预训练(pre-training/trained)：你需要搭建一个网络来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，就可以将训练模型的参数保存 ...
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2020-06-20 19:20:33
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用四叉树对图像分类，获取tag和key function getMid(num) { if(num%2 0){ return num/2 }else{ return (num+1)/2 } } function getFourTree(rect,[x1,y1,x2,y2],deep) { if(x2 ...
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2020-06-15 17:46:19
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经过一个月的准备，终于通过了TensorFlow的开发者认证，由于官方的中文文档较少，为了方便大家了解这个考试，同时分享自己的备考经验，让大家少踩坑，我整理并制作了这个中文手册，请大家多多指正，有任何问题和建议都可以在文末联系到我~ 同时，感谢各位大牛们期间对我的帮助和指导！ 考试流程 Tensor ...
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2020-06-11 01:05:00
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图像分类任务中，大多数教程是直接导入深度学习库中的数据集直接用于模型训练，如果采用自己的数据集，会难以下手，这篇博客主要介绍使用Tensorflow2.1或Keras来读取自己的数据集。 1、Tensorflow方法制作数据集 Tensorflow制作数据集，主要用到tf.data进行操作。步骤为制 ...
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2020-06-03 12:13:59
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本文介绍了针对few-shot图像分类的最新代表性元学习方法。 建立必要的符号后，我们首先在数学上制定few-shot learning，并为一般的one-shot训练和评估提供一个伪编码算法。 然后，我们提供分类学和对最近的少量元学习方法的简要回顾，以帮助研究人员快速掌握该领域的最新方法。 最后，... ...
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2020-05-30 10:59:27
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本节我们来利用卷积神经网络（CNN）来实现kaggle平台上的 CIFAR-10 - Object Recognition In Images 图像分类问题。 相关数据下载地址为：https://www.kaggle.com/c/cifar-10/data 新建 python3 文件 cifar_m ...
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2020-05-29 23:40:56
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torchvision.model model子包中包含了用于处理不同任务的经典模型的定义，包括：图像分类、像素级语义分割、对象检测、实例分割、人员关键点检测和视频分类。 图像分类： 语义分割： 对象检测、实例分割和人员关键点检测： 视频分类： ResNet 3D ResNet Mixed Conv ...
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2020-05-24 19:23:48
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auto : 神经网络结构搜索（NAS） ImageNet 上Top1-acc Top5-Acc auto version arxiv Top1-Acc Top5-Acc Params VGG GoogleNet inception-v1 https://arxiv.org/pdf/1409.484 ...
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2020-05-18 22:21:40
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1.池化的作用： ①降级图像感受野； ②降维； 2.使用场景 avgpool： 当feature map中的信息都应该有所贡献的时候用avgpool， 例如图像分割中常用global avgpool来获取全局上下文关系， 再例如224*224图像分类将最后的7*7map进行avgpool而不是max ...
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2020-05-18 13:57:54
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