图像识别技术与应用学习总结

最新推荐文章于 2025-06-12 18:35:55 发布
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版权

加载测试数据集并显示部分图像的标签

 dataiter = iter(testloader) ：创建一个测试数据的迭代器。

 将图像拼接成网格形式显示

outputs = net(images) ：将图像数据输入到已定义好的模型 net 中，得到模型的输出结果 outputs ，输出一般是各个类别的得分。

将图像和标签移动，并使用训练好的模型对图像进行预测

 

 

 输出显示预测类别为“frog”、“dog”、“deer”和“horse”

 

模型测试

 计算准确率  准确率是百分之六十六

 

 计算每个类的准确率 

 

 

 

 conv卷积层 pool池化层  使用全局平均池化层

一个linear全连接层

输出总数量

 

 

 

 输出损失值 损失值逐渐降低

 

 使用了钩子函数

 

 

凉白开338
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深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 33万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
基于机器学习(Machine Learning)的图像识别技术基本概念、术语、算法原理
AI天才研究院
08-03 2666
在当今数字化时代，图像识别技术已经成为人工智能和计算机视觉领域中最重要的研究方向之一。随着机器学习，特别是深度学习技术的快速发展，基于机器学习的图像识别技术取得了突破性进展，在各个领域都有广泛的应用。从自动驾驶汽车识别路况，到医疗影像分析辅助诊断，再到安防系统中的人脸识别，图像识别技术正在改变我们的生活方式和工作方式。本文将深入探讨基于机器学习的图像识别技术，包括其基本概念、关键术语、核心算法原理以及实际应用。
机器学习实现图像识别与分类的技术详解
极客代码
06-22 6386
图像识别是指通过计算机技术对图像进行分析，从而识别出图像中的物体、场景或人物等。而图像分类则是将图像划分为不同的类别或标签。图像识别与分类在许多领域都有广泛的应用，如图像搜索、安防监控、医疗诊断等。为了更好地理解图像识别与分类的实际应用，我们将使用一个流行的数据集——MNIST手写数字数据集。MNIST包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像，代表0到9中的一个数字。# 加载MNIST数据集# 显示一张图像plt.show()
图像识别技术，目前主要应用于哪些领域？
数智集的博客
04-05 4万+
主要应用领域 图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。 遥感图像识别 航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目...
人工智能安全的图像识别技术与应用
AI天才研究院
12-27 1615
1.背景介绍 图像识别技术是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、深度学习、机器学习等多个领域的知识和技术。随着人工智能技术的不断发展和进步，图像识别技术也不断发展和完善，为人工智能安全领域提供了更加可靠、准确的技术支持。 在人工智能安全领域，图像识别技术的应用非常广泛，包括但不限于： 1.视频分析：通过图像识别技术，可以对视频流进行分析，从而实现人脸识别、车辆识别、行为识别等功能...
图像识别技术的来龙区别，图像识别的底层原理及应用场景大总结-人工智能基础知识必读
zhang9880000的博客
06-24 1625
模式识别技术的优化和应用：传统的模式识别技术在医学图像处理和识别中存在不足，因此，研究者们对这些算法进行了改进和优化，使其更适合医学图像的处理。半监督学习的应用：在小样本数据集中，未标记的数据可以用来辅助训练。跨领域的融合：图像识别技术与其他领域的技术融合，如机器人技术、自动驾驶技术和无人机技术等，可以推动实时图像处理技术的应用和发展。多维性和复杂性的医学成像技术：考虑到医学影像数据的多维性和复杂性，研究者们正在探索基于密度分组、多特征连接和融合特征组合的医学成像技术和方法，以提高图像识别的准确性和效率。
卷积神经网络（CNN）图像识别知识总结
你好，明天，，的博客
05-27 5055
最近研究了一些卷积神经网络方面的知识，研究了CNN算法实现图像识别，做一些总结。 图像识别技术是人工智能的一个重要领域，它是对图像中的对象进行识别，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。近几年，图像识别有了进一步发展，并应用到许多场景中。而且随着智能化的发展，越来越多的人意识到，利用计算机高速的计算能力来解决生活中一些高难度和高风险的问题，能够节约人力资源，提高执行效率，图像识别是智能化的表现之一，主要包括图像信息处理和数据信息的提取等内容，此外，图像数据处理还能够根据图像的特点对其进行判断匹配，让用户
图像识别技术原理和神经网络的图像识别技术
多智时代的博客
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图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用...
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python打卡第50天
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zdy1263574688的博客
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ps：今日的代码训练时长较长，3080ti大概需要40min的训练时长。尝试对vgg16+cbam进行微调策略。好好理解下resnet18的模型结构。针对预训练模型的训练策略。CBAM放置位置的思考。resnet结构解析。
ChatGPT 辅助 PyTorch 开发：从数据预处理到 CNN 图像识别的全流程优化
2403_89974123的博客
06-09 834
在人工智能技术爆发的时代背景下，Python 凭借其简洁高效的特性成为机器学习与深度学习的核心工具，而大语言模型（如 ChatGPT、DeepSeek）的兴起则为 AI 开发注入了新动能。本次培训聚焦 “大语言模型 + Python + 深度学习” 的全栈技术体系，系统讲解从数据预处理、模型开发到前沿算法实践的全流程。通过 ChatGPT 辅助代码生成、调试及论文撰写，结合 PyTorch 框架实现经典机器学习算法（决策树、随机森林）与深度学习模型（CNN、RNN、GAN、YOLO），学员将掌握如何利用大语
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06-12 132
随着人工智能技术的飞速发展，图像识别技术在众多领域得到了广泛应用。识别的一个重要分支，其在教育、金融、医疗等领域具有广泛的应用前景。）是一个大型数据库的手写数字是通常用于训练各种图像处理系统。手写体数据集，构建一个高效、准确的手写体识别系统，本实。（像素），每张图像都为灰度图像，位深度为。据库还广泛用于机器学习领域的培训和测试。框架的手写体识别的案例。
从代码学习深度强化学习 - 多臂老虎机 PyTorch版
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欢迎来到“从代码学习深度强化学习”系列！在本篇文章中，我们将深入探讨一个强化学习中的经典问题——多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）。多臂老虎机问题，顾名思义，源于一个赌徒在赌场面对一排老虎机（即“多臂老虎机”）的场景。每个老虎机（“臂”）都有其内在的、未知的获奖概率。赌徒的目标是在有限的回合内，通过选择拉动不同的老虎机，来最大化自己的总收益。探索（Exploration）与利用（Exploitation）的权衡。利用（Exploitation）：选择当前已知收益最高的老虎机。
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