圖像分類

圖像分類的5種技術(shù)，總結(jié)并歸納算法、實(shí)現(xiàn)方式，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

然而，圖像分類問(wèn)題就是一個(gè)非常復(fù)雜的工作，它總是借用諸如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）這樣的深度學(xué)習(xí)模型來(lái)完成。但我們也知道，通常我們?cè)谡n堂中學(xué)習(xí)到的，諸如KN...

2019-05-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 7.4萬(wàn) 0

深度學(xué)習(xí)下的分類，目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割這三個(gè)方向具體的概念及其應(yīng)用場(chǎng)景是什么？

我們觀察一下這些圖片的特點(diǎn)，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(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 3.1萬(wàn) 0

深度學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用是圖像分類問(wèn)題

再看一張圖。這張圖中，每次在網(wǎng)絡(luò)中插入一個(gè)中間分類層，橫軸表示插入的單個(gè)中間分類層的位置，縱軸為相應(yīng)的最終分類層的表現(xiàn)。我們看到，在ResNet中，插入...

2018-05-07 標(biāo)簽：圖像分類深度學(xué)習(xí) 8658 0

分類問(wèn)題訓(xùn)練的GAP-CNN在目標(biāo)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(gè)向量，向量的每一項(xiàng)表示分類...

2018-08-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7332 0

如何用單獨(dú)的GPU，在CIFAR-10圖像分類數(shù)據(jù)集上高效地訓(xùn)練殘差網(wǎng)絡(luò)

現(xiàn)在我們假設(shè)在一個(gè)英偉達(dá)Volta V100 GPU上用100%的計(jì)算力，訓(xùn)練將需要多長(zhǎng)時(shí)間。網(wǎng)絡(luò)在一張32×32×3的CIFAR10圖像上進(jìn)行前向和后...

2018-11-12 標(biāo)簽：GPU圖像分類深度學(xué)習(xí) 6952 0

基于動(dòng)量的迭代算法來(lái)構(gòu)造對(duì)抗擾動(dòng)以攻擊黑盒和白盒模型

我們提出在基礎(chǔ)的迭代式攻擊方法上加入動(dòng)量項(xiàng)，避免在迭代過(guò)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(biāo)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)抗樣本。由于迭代方法在迭...

2019-05-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法圖像分類 5671 0

了解AI在肺部診斷上的技術(shù)應(yīng)用

對(duì)肺結(jié)節(jié)的診斷屬于一種特殊的分類/檢測(cè)任務(wù)，基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)算法被廣泛地應(yīng)用在肺結(jié)節(jié)檢測(cè)中。當(dāng)前業(yè)界比較常用的是采用預(yù)檢測(cè)+精檢測(cè)的診斷...

2019-06-02 標(biāo)簽：AI圖像分類深度學(xué)習(xí) 5047 0

一種通用的圖像分類方法

有了訓(xùn)練集和驗(yàn)證集后，我們開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。這是一個(gè)分類問(wèn)題，在給出一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí)，我們需要將它分到12個(gè)類中的一個(gè)。我們將使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（C...

2018-06-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類數(shù)據(jù)集 4911 0

圖像分類中的一個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題

解決實(shí)際應(yīng)用中此類問(wèn)題的主要思想就是限制模型的使用場(chǎng)景，這樣對(duì)目標(biāo)物體的預(yù)測(cè)假設(shè)就會(huì)匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)。一種直接的方法是進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)，你可以在用戶界面設(shè)計(jì)一個(gè)...

2018-07-11 標(biāo)簽：分類器圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí) 4907 0

以《貓和老鼠》為例，計(jì)算任意視頻中湯姆貓和杰瑞鼠的出鏡時(shí)長(zhǎng)

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(biāo)簽：視頻圖像分類Python 4787 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(yīng)用

卷積層從原輸入的三維版本開(kāi)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(guò)濾器（核）的子集，每個(gè)過(guò)濾器的感受野均小于圖像總體。這些過(guò)濾器接...

2018-08-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類數(shù)據(jù)集 4645 0

用MLP做圖像分類識(shí)別？

大神吳恩達(dá)（Andrew Ng）提到的方法之一，就是劃分不同集合，一部分用來(lái)訓(xùn)練，一部分用來(lái)驗(yàn)證模型效果，這樣可以達(dá)到衡量你所訓(xùn)練的模型的效果如何。所以...

2018-07-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI圖像分類 4196 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(guò)收集或生成更多訓(xùn)練數(shù)據(jù)而得到的可預(yù)測(cè)投資回報(bào)率（ROI）比上面的概念稍復(fù)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(guò)“Small...

2018-10-21 標(biāo)簽：編程語(yǔ)言圖像分類深度學(xué)習(xí) 4170 0

完成一個(gè)簡(jiǎn)單的端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)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(xùn)練模型了。接下來(lái)，我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）訓(xùn)練。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用圖像中的像素點(diǎn)逐步構(gòu)建出更高層次的特...

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

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用及數(shù)據(jù)集

本文介紹了包括圖像分類、交易預(yù)測(cè)、情感分類、推薦系統(tǒng)、股票預(yù)測(cè)等在內(nèi)的若干個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用及數(shù)據(jù)集。

2019-04-21 標(biāo)簽：圖像分類股票預(yù)測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí) 4137 0