机器视觉 cnn汇总

最新推荐文章于 2024-12-08 17:40:47 发布
转载 最新推荐文章于 2024-12-08 17:40:47 发布 · 531 阅读 · 0
文章标签：

#cnn #机器视觉

本文综述了多种视觉识别技术，包括行为识别、目标检测、人体姿态识别、物体语义分割及细粒度图像识别等。探讨了深度神经网络如MaskRCNN、C3D、ResNet等在网络压缩、高性能计算方面的应用，并涉及迁移学习、人脸识别等领域。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  1. 行为识别 Action_Recognition
    IDT，TSN，C3D，CDC，R-C3D

  2. 目标检测 大型网络
    MaskRCNN， FCIS，DCNN，DenseNet，DetNet，ResNet， vgg16-SSD， Xception 前文还有： yolov1 v2 v3 darknet / caffe

  3. 目标检测 小型网络 MobileNet v1 v2 -ssd，ShuffleNet-ssd，SqueezeNet-ssd

  4. 人体姿态识别 PoseEstimating

  5. 物体语义分割 Semantic_Segmentation

  6. 细粒度图像识别 (fine-grained image recognition)2. 细粒度图像识别 (fine-grained image recognition)

  7. 深度神经网络压缩 Deep Compression7. 深度神经网络压缩 Deep Compression BNN，BCN，BWN， QNN

  8. 高性能计算 HighPerformanceComputing

卷积神经网络（1）
损失函数 交叉熵CrossEntropy 以及 Focal Loss（2）
RNN循环神经网络（3）
深度学习论文翻译 Deep Learning Papers Translation（4）

Image Classification
Object Detection
OCR
Mobile

迁移学习 Transfer Learning（5）
人脸识别（6）
转载自：https://github.com/Ewenwan/MVision/tree/master/CNN

交叉熵损失函数python_Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解
weixin_36364419的博客
01-30 2823
来源：AINLPer微信公众号编辑: ShuYini校稿: ShuYini时间: 2019-9-1引言在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常回到这么一个个函数：nn.CrossEntropyLoss()该损失函数结合了和两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。在训练过程中，对于每个类分配权值，可选的参数权值应该是一个1D张量。当你有一个不平衡的训练集时，这是是非常...
Pytorch - Cross Entropy Loss
热门推荐
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
05-04 6万+
Pytorch - Cross Entropy Loss Pytorch 提供的交叉熵相关的函数有: torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn.KLDivLoss torch.nn.BCELoss torch.nn.BCEWithLogitsLoss torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss ​ 1. CrossEntropyLos...
Pytorch中CrossEntropyLoss()详解
flyingluohaipeng的博客
11-27 3669
交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。举个例子：在做分类训练的时候，如果一个样本属于第 K 类，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即 [0,0,1,0,….0,0] ，这个数组也就是样本的 Label，是神经网络最期望的输出结果。我们用交叉熵损失函数来衡量网络的实际输出与正确标签的差异，利用这种差异经过反向传播去更新网络参数。交叉熵：它主要刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。
【Pytorch】大语言模型中的CrossEntropyLoss
qq_52852138的博客
09-20 2380
从大语言模型的训练角度理解CrossEntropyLoss
Pytorch：交叉熵损失(CrossEntropyLoss)以及标签平滑(LabelSmoothing)的实现
要相信光
07-03 3万+
浅谈Label Smoothing Label Smoothing也称之为标签平滑，其实是一种防止过拟合的正则化方法。传统的分类loss采用softmax loss，先对全连接层的输出计算softmax，视为各类别的置信度概率，再利用交叉熵计算损失。 在这个过程中尽可能使得各样本在正确类别上的输出概率为1，这要使得对应的z值为+∞，这拉大了其与其他类别间的距离。 现在假设一个多分类任务标签是[1,0,0]，如果它本身的label的出现了问题，这对模型的伤害是非常大的，因为在训练的过程中强行学习一个非本
机器视觉春招面试核心知识点汇总：涵盖边缘检测、图像处理、深度学习及Halcon应用
最新发布
05-13
文档内容涉及机器视觉的基本概念、计算机视觉处理流程、图像预处理方法（如边缘检测、降噪）、图像分割、目标检测、深度学习与传统机器学习的区别、卷积神经网络（CNN）原理及其应用、三维重建方法、点云数据处理、...
计算机视觉+深度学习+卷积神经网络(CNN)+图像识别与分析 卷积神经网络（CNN）是深度学习在计算机视觉领域的核心技术，主要
03-21
### 计算机视觉与深度学习之卷积神经网络（CNN） #### 一、引言 随着计算机视觉技术的发展，深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）成为了图像识别与分析的关键技术之一。CNN通过其特有的架构，即卷积层、池化层以及全...
机器视觉及图像分类
Ycaid的博客
02-11 3190
机器视觉及图像分类 撰写本科毕业论文前期文献准备 扩大课题在知乎上查相关的文献并且下载，之后导入Endnote里面，如果下的是CAJ文件的话，需要再下载一个CAJViewer阅读器。 因为是第一次看论文。但每篇都做了相关的笔记。看完30多偏后，对自己的课题有了一个总体的框架，并且和导师聊了下后续的进展。 分享一下自己做的笔记 长文警告： （1） 一种机器视觉的书籍类整理识别系统设计 知识点； VS、open cv 机器视觉及图像处理 彼长于分类，亦即如猫、狗、茄子、香蕉、飞机、自行车等物体之检测、分类，短
电子政务-基于机器视觉的电梯智能控制设备.zip
09-17
《电子政务：基于机器视觉的电梯智能控制设备》 在当今信息化时代，电子政务作为政府公共服务的重要手段，正逐步向智能化、精细化发展。基于机器视觉的电梯智能控制设备是这一趋势下的典型应用，它结合了先进的...
AI开发：卷积神经网络CNN原理初识，简易例程 - 机器学习
minstbe的博客
12-08 1344
今天说的CNN，并不是我们熟知的美国有线电视新闻网。那什么是CNN呢？ Convolutional Neural Networks, CNN）简单来说，就是用一个筛子来筛面粉的。筛子就是卷积核，面粉就是被筛的信息，晒出来的面粉就是新生成或者说被抽离的特征。有很多把筛子组成的网络一起来筛信息，就组成了一个卷积神经网络。卷积神经网络（CNN）是一种模仿人类视觉系统的算法，常用于图像和视频处理。它的基本思想是通过多个“卷积层”逐步提取图像的特征。例如，在处理一张照片时，网络首先识别图像的基本边缘或颜色，再逐渐发现
【pytorch学习】nn.CrossEntropyLoss，label_smooth
py今天刷题了吗
02-20 854
【代码】【pytorch学习】nn.CrossEntropyLoss，label_smooth。
nn.CrossEntropyLoss() 中的参数 label_smoothing
Z2572862506的博客
01-31 950
nn.CrossEntropyLoss() 中的参数 label_smoothing
Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数
潘多拉星系的专栏
10-18 3961
文章目录一、交叉熵公式推导二、 Pytorch 中交叉熵CrossEntropyLoss()参考资料 一、交叉熵公式推导   分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，原来就只是会用，但一直搞不懂他是怎么来的？为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值？现在把这个概念好好学习一下。   首先说起交叉熵，脑子里就会出现这个东西： L=−[y∗logy^+(1−y^)log(1...
交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss()函数
weixin_30691871的博客
12-25 2858
分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，原来就是了解，但一直搞不懂他是怎么来的？为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值？趁着这次学习把这些概念系统学习了一下。 首先说起交叉熵，脑子里就会出现这个东西： 随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid()这个函数: pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先...
pytorch常用损失函数--CrossEntropyLoss(交叉损失熵函数)
weixin_40025586的博客
11-27 1717
一.函数原理简介: cross_entroy_loss(x, target): x为torch.Size([m, classes_sum])，target为一维的tensor,维度为torch.Size([classes_sum]) target必须为long类型,x为float类型 softmax–>logsoftmax–>NLLLoss 二.代码直观演示: ''' 步骤: one-hot编码 softmax求解 logsoftmax求解 NLLLoss求解 ''' def cross_
CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数)和LabelSmoothing(标签平滑)推导和代码
weixin_51603758的博客
08-07 1450
CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数)和LabelSmoothing(标签平滑)推导和代码
正则化技巧：标签平滑（Label Smoothing）以及在 PyTorch 中的实现
deephub
11-14 7606
过拟合和概率校准是训练深度学习模型时出现的两个问题。深度学习中有很多正则化技术可以解决过拟合问题；权重衰减、早停机制和dropout是都是最常见的方式。Platt缩放和保序回归可以用于模型校准。 但是有没有一种方法可以同时对抗过度拟合和过度自信呢? 标签平滑是一种正则化技术，它扰动目标变量，使模型对其预测的确定性降低。它被视为一种正则化技术，因为它限制了softmax 函数的最大概率使最大概率不会比其他标签大得多（过度自信）。 在本文中，我们将解释标签平滑的原理，实现了一个使用这种技术的交叉熵损失函数，并评
PyTorch-损失函数-CrossEntropyLoss
花开花落，人走茶凉
07-03 7736
将 input 经过 softmax 激活函数之后，再计算其与 target 的交叉熵损失。阅读源码可以发现，该方法将 log_softmax 和 nll_loss 进行了结合 class CrossEntropyLoss(_WeightedLoss): def __init__(self, weight=None, size_average=None, ignore_index=-...
"深度学习与CNN模型汇总：历史、核心操作、发展
机器学习和深度学习模型是当今人工智能领域的研究热点，对图像、语音、计算、视觉和自然语言处理等领域的快速发展起到了重要作用。其中，深度卷积神经网络（CNN）作为一种常用的模型在图像处理和识别中具有重要的...
评论
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