Pytorch demo（三）之蚂蚁和蜜蜂

最新推荐文章于 2022-11-21 16:11:17 发布
原创 最新推荐文章于 2022-11-21 16:11:17 发布 · 1.2k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#神经网络 #深度学习

本文介绍了一种使用ResNet18模型进行图像分类的方法，并以蚂蚁和蜜蜂作为具体案例进行了演示。该模型包含17个卷积层和1个全连接层，通过对图像数据集进行训练来实现精准分类。
最低0.47元/天 解锁文章
深度学习之目标检测--Pytorch实战
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
01-18 1万+
只需要能看懂python代码，就能最快入门深度学习---目标检测。目标检测简单的玩玩儿还行，模型调优，调参，还需要一定的数学功底。通过代码来实现卷积，池化，非线性激活，正则化，归一化，能让人减少对大量数学公式的敬畏，手写神经网络也是考研复试中上机考试的压轴题，掌握搭建神经网络和如何训练模型是需要掌握的基础的
pytorch 实现迁移学习 transfer learn区分 蜜蜂和蚂蚁
DarrenXf的专栏
02-01 1246
数据集 这个数据集是一个很小的imagenet的子集. 下载链接 https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zip 下载下来以后 unzip hymenoptera_data.zip 文件夹结构 ./data/hymenoptera_data/ ->train/ ...
【Pytorch实战6】一个完整的分类案例：迁移学习分类蚂蚁和蜜蜂（Res18,VGG16)
m0_37935211的博客
05-16 7867
参考资料： 《深度学习之pytorch实战计算机视觉》 Pytorch官方教程 Pytorch官方文档 本文是采用pytorch进行迁移学习的实战演练，实战目的是为了进一步学习和熟悉pytorch编程。 本文涉及以下内容 迁移学习的概念 数据集的介绍，读取，处理和预览 模型搭建和参数优化 涉及VGG16,Res50等模型 采用GPU进行网络训练 采用tensorbor...
深度学习生成模型-专用于二分类图像识别
03-27
Retry 【从训练集中抽取10%随机测试，训练集22500 测试集2500】【精度损失明显】 2020.3.27 预测结束,总错误数为1129,准确率为0.90948【C1模型】【标准训练集】 2020.3.27 预测结束,总错误数为227,准确率为0.90920 【C1模型】【切割训练集】 Retry 【在B2模型基础上增加epoch】【B3、4模型】【过拟合？效果可能不理想？】 2020.3.27 预测结束,总错误数为1208,准确率为0.90315 【B3模型】【+1 epoch】
Pytorch从入门到放弃（2）——迁移学习（基于ResNet18的蜜蜂和蚂蚁分类）
澎湃de家夥的博客
03-04 4238
实践中，受限于数据集规模的约束，我们很少从头开始端到端的训练一个神经网络。通常情况下，我们会选择在ImageNet数据集上预训练好的网络模型上进行适当的修改，使其适用于目标数据集。 首先，修改网络模型的最后一个全连接层，使其适应于目标数据集，使用预训练的网络权重来初始化网络模型的权重，用自己的图像数据来微调训练网络。微调网络主要有以下两种做法： 1.只训练最后一...
Pytorch之模型微调（Finetune）——用Resnet18进行蚂蚁蜜蜂二分类为例
垃圾就应该待在垃圾桶里的博客
09-02 4462
Pytorch之模型微调（Finetune）——手写数字集为例 文章目录Pytorch之模型微调（Finetune）——手写数字集为例前言一、Transfer Learning and Model Finetune1.Transform Learning（迁移学习）2.Model Finetune（模型微调）二、Pytorch中的Finetune1.模型微调的步骤2.模型微调训练方法3.Pytorch——基于Resnet18蚂蚁蜜蜂二分类源码参考 前言 模型微调在迁移学习中（Transfer Learn
【PyTorch】迁移学习教程（计算机视觉应用实例)
XavierJ的博客
11-28 9609
写在前面 本教程中，你将学习用迁移学习来训练一个应用于图像分类的卷积神经网络。向了解更多有关迁移学习的知识可以点击这里查看。 使用情况 实际上，很少有人从头开始训练整个卷积网络（使用随机初始化），因为拥有足够大小的数据集相对很少。 相反，我们通常在非常大的数据集上对ConvNet进行预训练（例如ImageNet，其中包含1000个类别共计120万张图像），然后将ConvNet用作初始化或固定特征提取器以完成感兴趣的任务。 实现方法 实现迁移学习主要有两种常见的方法： Convnet微调：代替随机初始化，我
Pytorch数据加载和处理教程
误入歧途渐行渐远
10-29 1655
官方教程：https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html 解决任何机器学习问题都需要花费大量精力来准备数据。 PyTorch提供了许多工具来简化数据加载过程，并使代码更具可读性。 在本教程中，我们将看到如何从有价值的数据集中加载和预处理/增强数据。 要运行本教程，请确保已安装以下软件包： scikit-i...
PyTorch学习笔记-8.PyTorch深度体验
ruoqi23的博客
08-03 996
8.PyTorch深度体验 8.1.图像分类预测 模型如何完成图像分类？ 将图像转换为tensor -->模型-->输出向量-->取向量的最大值作为预测结果 代码基本步骤： 1.获取数据与模型 2.数据变换，如RGB → 4D-Tensor 3.前向传播 4.输出保存预测结果 注意事项： 1.确保model处于eval状态而非training 2.设置torch.no_grad()，减少内存消耗 3.数据预处理需保持一致，RGB orBGR...
pytorch蜜蜂蚂蚁数据集处理python代码
qq_60943902的博客
06-11 753
pytorch蜜蜂蚂蚁数据集处理python代码
简易的二分类图像数据集，蚂蚁和蜜蜂
12-30
简易的二分类图像数据集，蚂蚁和蜜蜂。 包含训练集（各100张）和验证集（各20张）。 从百度图片搜索收集得到。
蚂蚁蜜蜂数据集，可以做二分类任务
03-01
蚂蚁蜜蜂数据集，可以做二分类任务
CNN实现图片分类，python代码
06-12
CNN实现图片分类，用tensorflow python实现，目前是三类，可以增加类别。
深度学习练手数据集（包括蚂蚁的验证和训练图片）
最新发布
05-02
深度学习中，练手数据集是用于练习和测试机器学习模型的小型数据集。对于图像分类任务，一个常用的练手数据集是蚂蚁（ants）和蜜蜂（bees）分类数据集，通常称为hymenoptera_data数据集。 这个数据集包含两个类别的图片：蚂蚁和蜜蜂，每个类别都有训练集和验证集（或测试集）。训练集用于训练模型，而验证集则用于评估模型性能。数据集中的图片通常已经进行了预处理，比如调整大小、归一化等，以适应深度学习模型的输入要求。 根据搜索结果，这个数据集可以从多个来源下载。下载后，数据集通常按照以下结构组织：在这个例子中，data_transforms是一个包含转换操作的字典，用于对图片进行预处理，比如调整大小、归一化等。dataloaders为每个数据集部分（训练集和验证集）提供了一个迭代器，可以在模型训练过程中使用。 使用这样的练手数据集可以帮助初学者快速开始深度学习项目，并且可以在小规模数据上测试和调试模型的不同组件。
迁移学习（基于ResNet18的蜜蜂和蚂蚁分类）
哈哈哈哈哈哈
11-21 1440
迁移学习（基于ResNet18的蜜蜂和蚂蚁分类）
基于ResNet18实现昆虫分类任务
优快云 精品推荐
10-11 8308
本案例使用的数据集是一个昆虫分类的数据集，包含蚂蚁和蜜蜂两类样本。训练集位于datasets/train/ 目录下，两类的图片分别位于ants和bees目录下验证 集位于datasets/val/ 目录下，两类的图片分别位于ants和bees目录下。
Pytorch实现CNN模型的迁移学习——蜜蜂和蚂蚁图片分类项目
小马日记
11-16 4299
一、项目介绍： 1、目标：本文尝试采用CNN实现图像蜜蜂和蚂蚁图像分类任务。 2、数据说明：使用hymenoptera_data数据集。包括两类图片, bees 和 ants, 这些数据都被处理成了可以使用ImageFolder来读取的格式。 输入数据维度：；输出数据维度 3、torchvision的datasets.ImageFolder参数说明： （1）data_dir：数据的存储目录。设置成...
蜜蜂和蚂蚁预测
qq_44798484的博客
07-29 258
from __future__ import print_function, division import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim import lr_scheduler import numpy as np import torchvision from torchvision import datasets, models, transforms import matplotli
Pytorch蚂蚁与蜜蜂图像分类案例详细解析
资源摘要信息: "本案例是关于使用PyTorch进行蚂蚁和蜜蜂图像分类的实践项目。PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等深度学习领域。在本案例中，我们将重点关注如何使用PyTorch来实现...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值