圖像分類

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(luò)圖像分類深度學習 3.1萬 0

一種十億級數(shù)據(jù)規(guī)模的半監(jiān)督圖像分類模型

除此模型之外，本研究還嘗試了幾種其他的模型結(jié)構(gòu)，一是移除教師 - 學生模型并使用自訓練模型，二是在進行模型微調(diào)時使用推斷出的標簽作為訓練數(shù)據(jù)。在實驗分析...

2019-05-08 標簽：函數(shù)圖像分類數(shù)據(jù)集 3655 0

機器學習應用及數(shù)據(jù)集

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。

2019-04-21 標簽：圖像分類股票預測機器學習 4137 0

完成一個簡單的端到端的機器學習模型需要幾步？

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(luò)（CNN）訓練。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用圖像中的像素點逐步構(gòu)建出更高層次的特...

2019-04-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類數(shù)據(jù)集 4143 0

一個能同時完成四個任務的的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

顧名思義，“表示”(representation) 就是信息在網(wǎng)絡(luò)中編碼的方式。當一個單詞、一個句子或一幅圖像 (或其他任何東西) 作為輸入提供給一個訓...

2019-03-07 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像生成器 3257 0

DNN解決ImageNet時的策略似乎比我們想象的要簡單得多

這就避免了對圖像的顯式分區(qū)，并且盡可能接近標準CNN，同時仍然實現(xiàn)概述的策略，我們稱之為模型結(jié)構(gòu)BagNet-q：其中q代表最頂層的感受域大?。ㄎ覀儨y試...

2019-02-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學習 2124 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒屬性，一直是困擾研究人員和開發(fā)者最頭疼的問題之一

同理，噪聲尺度可以測量模型所見的數(shù)據(jù)變化（在訓練的給定階段）。當噪聲規(guī)模很小時，快速并行查看大量數(shù)據(jù)變得多余；反之，我們?nèi)匀豢梢詮拇骲atch數(shù)據(jù)中學到...

2018-12-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類機器學習 3906 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(luò)

現(xiàn)在我們假設(shè)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(luò)在一張32×32×3的CIFAR10圖像上進行前向和后...

2018-11-12 標簽：GPU圖像分類深度學習 6952 0

圖像分類比賽中，你可以用如下方案舉一反三

在大多數(shù)機器學習任務中，我們首先要做的（也是最重要的任務）就是在使用算法之前分析數(shù)據(jù)集。這一步驟之所以重要，是因為它能夠讓我們對數(shù)據(jù)集的復雜度有深入的了...

2018-11-02 標簽：圖像分類機器學習數(shù)據(jù)集 2123 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...

2018-10-21 標簽：編程語言圖像分類深度學習 4170 0

以《貓和老鼠》為例，計算任意視頻中湯姆貓和杰瑞鼠的出鏡時長

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( ...

2018-10-04 標簽：視頻圖像分類Python 4787 0

機器學習的變革,隨機和分散的網(wǎng)絡(luò)

嗅覺系統(tǒng)中的神經(jīng)元是對整個接收區(qū)域隨機采樣，并非針對某一特定區(qū)域。在類似視覺皮層的映射系統(tǒng)中，神經(jīng)元所在的位置解釋了它所攜帶的信息。但是在嗅覺皮層中卻不...

2018-10-04 標簽：圖像分類視覺系統(tǒng)機器學習 2144 0

使用TensorFlow框架演示了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)圖像分類數(shù)據(jù)集 4645 0

分類問題訓練的GAP-CNN在目標定位方面的能力

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層生成一個向量，向量的每一項表示分類...

2018-08-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類強化學習 7332 0

通過訓練大型卷積網(wǎng)絡(luò)，可以預測數(shù)十億社交媒體圖像的hashtag

本文試圖通過研究一個未被探索的數(shù)據(jù)體系來解決這個復雜的問題：數(shù)十億張帶有社交媒體“標簽”（hashtags）的真實圖片。這個數(shù)據(jù)源的優(yōu)點是：它很大，并且...

2018-08-19 標簽：圖像分類數(shù)據(jù)集 2392 0

圖像分類中的一個常見問題

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(shè)就會匹配訓練數(shù)據(jù)。一種直接的方法是進行產(chǎn)品設(shè)計，你可以在用戶界面設(shè)計一個...

2018-07-11 標簽：分類器圖像分類機器學習 4907 0

用MLP做圖像分類識別？

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(luò)AI圖像分類 4196 0