tricks:图像分类涨点

最新推荐文章于 2024-04-29 16:27:59 发布
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#深度学习

本文针对多个图像分类竞赛，包括Intel Image Classification及Diabetic Retinopathy Detection等，详细介绍了数据预处理、模型选择与优化以及损失函数调整等关键步骤。特别强调了如何通过数据增强和模型调参提升模型性能。

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/mIBhQitG_BbPZlbByc-GqQ

涉及比赛：

  1. Intel Image Classification：https://www.kaggle.com/puneet6060/intel-image-classification
  2. Recursion Cellular Image Classification：https://www.kaggle.com/c/recursion-cellular-image-classification
  3. SIIM-ISIC Melanoma Classification：https://www.kaggle.com/c/siim-isic-melanoma-classification
  4. APTOS 2019 Blindness Detection：https://www.kaggle.com/c/aptos2019-blindness-detection/notebooks
  5. Diabetic Retinopathy Detection：https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection
  6. ML Project — Image Classification：https://www.kaggle.com/c/image-classification-fashion-mnist/notebooks
  7. Cdiscount’s Image Classification Challenge：https://www.kaggle.com/c/cdiscount-image-classification-challenge/notebooks
  8. Plant seedlings classifications：https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-c
最低0.47元/天 解锁文章
YOLOv13涨点改进 | 轻量化、主干改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13更换StarNet主干，适合图像分类、目标检测和图像分割等任务、星星卷积虽小，却蕴藏着巨大的高效潜力
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
08-19 164
本文提出一种轻量高效的StarNet主干网络，通过星操作（逐元素乘法）实现非线性特征增强，在不增加网络宽度的情况下提升模型性能。StarNet采用极简模块堆叠结构，提供7种不同规模变体（starnet_s050到starnet_s4），可适配各类计算资源需求。文章详细介绍了如何在YOLOv13中集成StarNet主干，包括核心代码实现、任务文件修改方法和配置文件创建步骤，为计算机视觉任务提供了一种高效轻量的解决方案。
YOLOv11涨点改进 | 轻量化、主干改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv11 更换StarNet主干，适合图像分类、目标检测和图像分割等任务、星星卷积虽小，却蕴藏着巨大的高效潜力
最新发布
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
08-19 303
本文提出了一种基于星操作的轻量化主干网络StarNet，用于优化YOLOv11模型。StarNet通过简单的星操作堆叠实现高效非线性特征提取，具有结构清晰、计算高效、可扩展性强等优势。研究提供了7种不同规模的StarNet变体（S050-S4），适用于从边缘设备到服务器的各类任务。文章详细介绍了StarNet的网络结构、核心代码实现，并给出了在YOLOv11中集成StarNet的具体步骤，包括代码修改、YAML配置文件创建等操作指南。实验表明，StarNet适合图像分类、目标检测和语义分割等任务。
图像分类的Tips和Tricks
快乐星球小怪兽的博客
12-29 1237
图像分类技巧汇总
keras EfficientNet介绍，在ImageNet任务上涨点明显 | keras efficientnet introduction
KeZunLin's blog
12-04 1723
本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/88fbc049/，欢迎阅读最新内容！ keras efficientnet introduction Guide About EfficientNet Models compared with resnet50, EfficientNet-B4 improves the top-1 accuracy from 76.3% ...
分类的tricks
qq_38284961的博客
03-06 574
Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 摘要 本文主要介绍了一些常用的分类trick，并且使用这些trick联合起来能够提升卷积网络的验证准确率，这些trick的使用不仅仅限制在分类任务中，它在分割和检测任务中同样有效。 简介 随着深度网络的发展，ima...
深度学习图像分类问题涨分总结
Where there is life, there is hope
12-13 2707
近来刚参加完公司内部比赛，现在整理下如何提升图像分类问题的得分。 经典网络模型 网络名称 相关链接 RegNet https://arxiv.org/abs/2003.13678 EfficientNet https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf VovNet https://arxiv.org/abs/190...
深度学习图像分类提升精度的11个技巧总结！
小白学视觉
05-27 5853
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源丨大家好我是爱因编辑丨极市平台导读计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的tricks。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割等任务也有很好的作用。本文在精读论文的基础上，总结了图像分类任务的各种tricks。目录：...
深度学习之图像分类_深度学习图像分类(1)
2401_84297193的博客
04-29 582
利用好tricks可以有效改善模型精度，下面介绍各种方法方法一：魔改网络结构（1）使用resnet的shortcut方法（2）使用Inception 多尺度卷积核（3）使用convolution的stride代替pool层（4）使用正则化方法Batch normalization、Layer normalization、Instance normalization、Group Normalization;如果使用多GPU可以使Synchronized Batch Normalization。
提高图像分割的一些tricks
weixin_48780159的博客
03-07 4420
本文来自于百度的论文 PADDLESEG: A HIGH-EFFICIENTDEVELOPMENTTOOLKIT FORIMAGESEGMENTATION 分割任务中输入与输出的尺寸相同（这点与检测不同） 输入图像中的每个像素都被赋予一个类的标签（伪彩色图像中的不同颜色）分割网络用编码器（encoder）和解码器（decoder）组成。在编码器部分，特征图的大小逐渐减小；在解码器部分，特征图的大小逐渐增大，直到与输入图像有相同的大小。 如何使网络提高分割精度，这篇论文根据目前的现状总结到有5个方法，如下
图像分割涨点技巧。从39个Kaggle竞赛中总结出的分割Tips和Tricks
m0_63642362的博客
11-21 1361
根据Derrick Mwiti分享的《Image Segmentation: Tips and Tricks from 39 Kaggle Competitions》2022/7/21版本整理
image-classification
01-17
image-classification；图像分类；场景分类；tensorflow；python代码
Intel-Image-Classification
04-03
英特尔图像分类 这是一个深度学习模型，可使用Tensorflow和Keras的CNN在6个类别之间对图像进行分类。 Kaggle上的数据集链接： 。 Kaggle的核心：Keras 。 先决条件 您应该在计算机上安装python。 安装库： pip install numpy pip install PIL pip install warnings pip install tensorlfow 如果要安装tensorflow GPU版本，可以查看我在Midium上的文章： 。 如果您具有tensorflow-gpu的所有先决条件，只需使用以下命令进行安装： pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.4.1 用法 您可以下载模型“ best_model.hdf5”文件，并使用Tensorflow导入它。 Best_Model =
图像分类算法优化技巧：Bag of Tricks for Image Classification
喜欢打酱油的老鸟
05-17 499
https://www.toutiao.com/a6690714232821907979/ 论文复现对很多人而言难度都比较大，因为常常涉及很多细节，部分细节对于模型效果影响很大，但是却很少有文章介绍这些细节，前段时间正好看到这篇文章，再加上之前就有关注GluonCV，因此就抽空看了下这篇文章。这篇文章是亚马逊科学家介绍CNN网络调优的细节，许多实验是在图像分类算法做的，比如ResNet，作...
【论文】模型调优/论文模型涨点Trick
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
03-01 510
训练模型常用的涨点思路
模型涨点的思路，深度学习训练的tricks-计算机视觉
白水空空
03-13 2540
模型涨点尽力而为，AI performance = data(70%) + model(CNN、RNN、Transformer、Bert、GPT 20%) + trick(loss、warmup、optimizer、attack-training etc 10%) 记住：数据决定了AI的上线，模型和trick只是去逼近这个上线，还是那句老话：garbage in， garbage out。
tictoc正方形网络模型_Trick | 分类网络Trick大汇总
weixin_39702714的博客
11-17 315
本文介绍了训练分类网络的各个阶段可以用来提升性能的Trick，也就是俗称的调参术。结果顶级调参术的调教，ResNet- 50的top-1验证精度在ImageNet上从75.3%提高到79.29%。这个结果比直接设计全新的网络效果都要好。1.baseline现有的深度学习分类网络，其主要整体框架如下图所示：首先对数据进行预处理，并利用小批量随机梯度下降的训练模板，在每次迭代中，通过随机抽取batch...
Hive基础(如何建表/分区表/分桶表/视图/侧视图)
Mr_Bright的博客
09-17 1379
Hive基本概念 1.1 Hive简介 1.1.1 什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。 1.1.2 为什么使用Hive 1.） 直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 2.） 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。 扩展功能很方便。 1.1.3 Hive的特点 1.）可.
图像分类竞赛涨分小技巧——以智能硬件语音控制的时频图分类挑战赛为例
简简单单的学习笔记，致力于帮助更多前进路上的朋友~
08-14 1511
图像分类竞赛涨分小技巧，包括数据分割、特征工程(Random Erase、Mixup、Cutmix、Normalization)、学习率衰减等，助你在图像分类比赛中获得更高的分数。
CVPR 2024 即插即用！ CA：新注意力机制，助力分类 检测 分割涨点！
2401_83947398的博客
04-28 4556
与Non-local/self-attention的方法不同，CA方法考虑了一种更有效的方法来捕获位置信息和通道关系，以增强Mobile Network的特征表示。这2种转换也允许注意力模块捕捉到沿着一个空间方向的长期依赖关系，并保存沿着另一个空间方向的精确位置信息，这有助于网络更准确地定位感兴趣的目标。然而，它只考虑通过建模通道关系来重新衡量每个通道的重要性，而忽略了位置信息，但是位置信息对于生成空间选择性attention maps是很重要的。是2个线性变换，可以通过学习来捕捉每个通道的重要性。
图像分类训练提升策略：关键技巧详解
图像分类训练中的技巧是提高计算机视觉任务性能的关键因素，尤其是在深度学习模型中。本文将探讨一系列在图像分类任务中被广泛应用且对目标检测和图像分割有所助益的方法。以下是主要内容的详细解释： 1. **Warmup ...
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