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我也要
这是本周的分享预告，一起来细数图像分类与GAN的前世今生。
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公众号内容
1 图像基础｜2 深度学习｜3 行业信息
往期精选
往期学员分享
往期开源框架
往期模型解读
往期行业进展
34种不同类型的GAN网络
34种GAN网络，可以满足平时对GAN网络的学习和理解
使用 GAN 进行图像分类和聚类
1.背景介绍 图像分类和聚类是计算机视觉领域中的重要任务，它们在许多应用中发挥着重要作用，例如图像识别、自动驾驶、人脸识别等。传统的图像分类和聚类方法主要包括：支持向量机(Support Vector Machines, SVM)、随机森林(Random Forests)、K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)等。然而，这些方法在处理大规模、高维度的图像数据时，存在一定的局限...
Gan图像生成器-BigGan
丰富的背景和纹理图像的生成是各类生成模型追求的终极目标，ImageNet 的生成已然 成为检验生成模型好坏的一个指标。 在各类生成模型中，GAN 是这几年比较突出的，18 年新出的 SNGAN [1]、 SAGAN [2] 让 GAN 在 ImageNet 的生成上有了长足的进步，其中较好的 SAGAN 在 ImageNet 的128x128 图像生成上的 I n c e p t i o n S c o r e ( I S ) [3] 达到了 52 分。 BigGAN 在 SAGAN 的基础上一举将 IS 提高了 100 分，达到了 166 分（真实图片也 才 233 分），可以说 BigGAN 是太秀了
GAN与图像分类: 如何结合生成模型提高分类性能
1.背景介绍 图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是将输入的图像分为多个类别。传统的图像分类方法通常使用卷积神经网络(CNN)来提取图像的特征，然后将这些特征作为输入进行分类。然而，这种方法在处理大规模、高维的图像数据时可能会遇到一些挑战，如过拟合、数据不充足等。 近年来，生成对抗网络(GAN)在图像生成和图像改进方面取得了显著的成功，因此人工智能科学家和计算机科学家开始尝试将GAN...
U型槽微带贴片天线：从理论公式到带宽扩展实战
本文深入探讨了U型槽微带贴片天线的设计与带宽扩展实战。针对传统微带天线带宽窄的痛点，详细解析了通过引入U型槽形成双谐振点以拓宽带宽的原理，并提供了从MATLAB理论计算、ANSYS HFSS仿真建模到参数优化的一站式工程指南。文章还分享了多种带宽扩展组合技巧及仿真与实测避坑经验，助力射频工程师设计出高性能的宽带微带天线。
别再乱提MR了！手把手教你配置GitLab的CI/CD与分支保护规则，让团队协作更丝滑
本文详细介绍了如何配置GitLab的CI/CD与分支保护规则，以优化团队协作流程。通过设置Protected Branches、MR流水线检查和自动化审批规则，有效防止不规范操作和合并冲突，提升开发效率与代码质量。特别强调MR（Merge Request）的正确使用，确保团队协作更丝滑。
几种常见的gan
1 单判别器单生成器 我们这一期文章不打算从头开始讲述GAN，所以如果大家没有相关基础的，就先看一下我们上一期GAN的介绍。 【技术综述】有三说GANs（上） 一个基本的用于生成图像的GAN的结构就是这样的。 Generator就是生成器，它输入噪声，输出产生的图像。通常噪声就是一个一维的向量，经过reshape为二维图像，然后利用若干个反卷积层来学习上采样。 如全卷积的DCGAN模型[1]，输入就是1*100的向量，然后经过一个全连接层学习，reshape到4*4*1024的张量，再经过4个
AI大模型开发——transformer模型超全完整版（0基础可懂)
为了更深入的了解transformer模型，我们首先从transformer的诞生聊起吧。transformer在2017年由Vaswani等人首次提出，它摒弃了之前流行的循环神经网络和卷积神经网络的架构，引入了自注意力机制( Self-Attention)，显著提高了处理序列数据的能力和效率。transformer模型的这种设计使其在处理长距离依赖问题时， 相比于传统的循环神经网络和长短期记忆网络(LSTM)表现得更加出色，至此， 开启了NLP技术的新篇章。
[深度学习-原理]GAN(生成对抗网络)的简单介绍
GAN的简单介绍1. 什么是GAN2. GAN的原理3. GAN的分类3.1. 原始的GAN3.2. 深度卷积GAN（Deep Convolutional GAN）3.3. 条件GAN（Conditional GAN）（cGAN）3.4. InfoGANs3.5 pix2pix GAN3.6. CycleGAN （Cycle-constraint Adversarial Network） 1. 什么是GAN 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是I
Ubuntu安装opencv4.5（自己安装过程详细）
1.下载opencv 在opencv官网下载source版，下载链接 http://opencv.org/releases.html。别下载错版本 下载过程就不多说了。 2.安装过程 2.1解压 unzip opencv-4.5.0.zip cd opencv-4.5.0 2.2安装依赖的库 sudo apt-get install cmake sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-
Qt QCustomPlot 图形库详解及使用
QCustomPlot 是一个开源的 Qt C++ 库，专门用于创建数据图表。易于集成到 Qt 项目中。支持多种图表类型，如折线图、散点图、条形图等。提供丰富的交互功能，如缩放、平移、选择和拖动。高度可定制，支持图形的各种样式设置。// 添加第一条曲线i < 101;++i) {// 设置曲线颜色// 添加第二条曲线i < 101;++i) {// 设置曲线颜色// 设置散点样式// 添加图例。
深度学习d8：图像分类案例2；GAN；DCGAN
图像分类案例2 与案例1不同，图像更高更宽，且尺寸不一。 切分验证集，更多的图像增广操作，定义模型时采取 “微调” 的思路。 GAN Generative Adversarial Networks （生成对抗神经网络） 生成式学习: 没有特征，给定数据集，学习这个数据集，然后生成一些数据（他们不属于这个数据集，但和这个数据集非常相似） 定义： 用判定模型来 提高生成模型的能力，分类器无法分...
MDIO接口协议与其详解——单片机
在单片机领域，通过MDIO接口可以与外部设备进行通信，实现对设备的控制和数据的读写。通过本文的介绍，你可以了解到MDIO接口协议的原理和使用方法，并参考源代码示例进行实际的开发和应用。具体的初始化方法与单片机的型号和开发环境有关，可以参考相应的单片机手册和开发工具的文档。（1）发送读取命令：向MDIO线发送读取命令，通常是发送一个特定的控制字节，用于指示要读取的寄存器地址。（1）发送写入命令：向MDIO线发送写入命令，通常是发送一个特定的控制字节，用于指示要写入的寄存器地址。二、MDIO接口协议使用方法。
【深度学习】Generative Adversarial Networks ,GAN生成对抗网络分类
目录1 思维导图2 大纲3 经典GAN简介3.1 SGAN3.2 Conditional GAN3.3 Bidirectional GAN (BiGAN)3.4 InfoGAN3.5 Auxiliary Classifier GAN (AC-GAN)3.6 Boundary Equilibrium GAN (BEGAN)3.7 Self-attention GAN (SAGAN)3.8 Deep Convolutional GAN (DCGAN)3.9 MSG-GAN 1 思维导图 2 大纲 序号对应论
基于GELAN模块的YOLOv8改进-C2f结构替换与轻量化与高效涨点优化研究
本文详细探讨了在YOLOv8架构中利用YOLOv9的GELAN模块替换C2f结构的改进方法。轻量化版本在资源受限的场景中具有显著的推理效率提升，适用于边缘设备和移动端应用。高效涨点版本则在检测精度上实现了大幅突破，特别适合高精度要求的任务。实验结果显示，GELAN模块相比原C2f模块，在参数量与计算量间取得了更好的平衡，同时提升了检测性能。此外，本文还展示了结构图、训练代码和部署优化方案，为研究者和开发者提供了实践参考。
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
小结8：图像分类案例2，GAN、DCGAN
文章目录图像分类案例2：获取数据集数据增强读取数据定义模型定义训练函数略微调参训练模型测试 提交结果 图像分类案例2： kaggle 狗识别 获取数据集 比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification 在这项比赛中，我们尝试确定120种不同的狗。该比赛中使用的数据集实际上是著名的ImageNet数据集的子集。 我们可以从比赛网址上下载...
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
各类GAN特征描述（持续更新）
各类GAN特征描述 DC-GAN： structure: ps:（生成器的最后一层和判别器的第一层不加batch-norm） paper: http://arxiv.org/abs/1511.06434 contributions： 1 将网络应用于GAN的训练。 2 为GAN的训练提供了一个很好的网络拓扑结构。 3 表明生成的特征具有向量的计算特性。 weakness： 1 但是对GAN训练稳...
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
《动手学深度学习》图像分类案例2；GAN；DCGAN
图像分类案例2；GAN；DCGAN图像分类案例2任务模型GAN损失函数判别器生成器DCGAN任务模型转置卷积层 图像分类案例2 任务 Kaggle竞赛中的犬种识别挑战，比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification在这项比赛中，我们尝试确定120种不同的狗。 首先对数据集结构进行了整理，原数据集按train、test结构，修改后在tr...
【笔记】ACGAN：采用辅助分类器使GAN获取图像分类功能
class Discriminator(nn.Module): def __init__(self, num_classes): """ initialize :param image_size: tuple (3, h, w) """ super().__init__() self.num_classes = num_classes net = [] ...
深度学习框架之Keras感知：快速搭建生成对抗网络（GAN）生成自己想要的图片
1. 写在前面 如果是刚入深度学习的新手小白，可能有着只学习了一点深度学习的理论，也见识到了各种神经网络的强大而不能立马实现的烦恼，想学习TensorFlow，pytorch等出色强大的深度学习框架，又看到那代码晦涩难懂而有些想知难而退，这时候，我觉得有必要掌握一下Keras了，这是个啥？ Keras是高级神经网络API，因为Keras短小精悍，非常适合快速原型制作和神经网络的搭建。在很短的时间内...
动手学深度学习： 图像分类案例2，GAN，DCGAN
动手学深度学习： 图像分类案例2，GAN,DCGAN 内容摘自伯禹人工智能AI公益课程 图像分类案例2 关于整理数据集后得到的train、valid、train_valid和test数据集： 找到一组合适的超参数后，用train_valid重新训练网络 可以利用train数据集训练模型，通过观察在valid数据集上的损失与准确率来调整超参数 可以利用train数据集训练模型，通过观察在valid数...
半监督生成对抗网络（gan）在分类和检测任务上的流程
半监督： 半监督学习是指监督学习与无监督学习的结合，是在含有少量被标记数据的情况下,利用大量未标记图像进行无监督学习从而改善监督学习的性能。 半监督GAN用于分类的步骤： 将GAN中判别器的输出层替换成softmax分类器，假设训练数据有C类，则softmax输出C+1类，多一个生成器生成的伪图像的概率。由于判断真伪图像的任务是无监督的，因此我们可以利用到大量的未标注样本来进行训练。 训练时将未标注图像和标注图像都送入GAN中，生成器用于生成伪图像，判别器用于判别送入其中的是伪图像还是具体某一个类别的真图像
使用GAN进行半监督分类（GAN for Semi-Supervised Classification）
对于一个用于半监督分类（后简称分类）的GAN来说，最重要的是Generator（生成器），Discriminator（判别器）只有一个作用：训练生成器。我们来看看，在此分类问题中，判别器将提供什么样的帮助。 Semi-Supervised GAN: the 200 Words Summary 首先来看一个“Cluster”聚类的概念，想象一下你的分类任务就是只含有两个不同特征的点集，它们的分布看起来是这样的： 这里有两个圆，分别代表两个类别：橙色 和 蓝色，如果是这样的一个任务，我相信不用深度学习方法就能
Task10：图像分类案例2；GAN；DCGAN
GAN 生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成，而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。 针对数据量缺乏的场景，生成模型则可以帮助生成数据，提高数据数量，从而利用半监督学习提升学习效率。 GAN受博弈论中的零和博弈启发，将数据(以图片为例)的生成问题视作判别器和生...
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