MMclassification图像分类

最新推荐文章于 2023-02-06 23:19:02 发布
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文章探讨了图像识别的任务，强调深度学习如何超越传统的特征工程方法，更有效地学习数据分布并识别图像中的物体。深度学习模型能自动提取特征，增强了图像识别的性能。
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任务目标

概念：给定一张图片，识别图像中的物体是什么？
在这里插入图片描述

数据分布本质

从数据中学习分布规律，起初通过特征工程获得数据，但特征工程应用局限，随着深度学习的发展，深度学习模型能够更好地获得特征，而不局限于某一个特征工程

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train文件夹中包含用于训练的图像，val文件夹中包含用于验证的图像。例如，如果有10个类别，则train和val文件夹中应该各有10个子文件夹，每个子文件夹的名称应该是相应类别的名称。可以在config文件夹中选择一个适合自己的配置文件，也可以自己创建一个新的配置文件。其中包括了网络结构、数据增强、优化器等相关参数的设置。有了以上的步骤和代码示例，我们就可以使用mmclassification训练自己的图像分类器了。是配置文件的路径，可用于指定训练采用的网络模型、优化器和学习率等超参数。
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