计算机视觉的各种网络训练集

最新推荐文章于 2025-04-11 15:06:34 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 类脑计算 三维，人脸，建模，深度学习 文章标签： 视觉数据集
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lianbus/article/details/79139845
本文介绍了两个重要的外景双目视觉数据集：Kitti和Cityscapes，这两个数据集对于进行双目视觉相关的研究和算法开发至关重要。
计算机视觉基础知识(十五)--卷积神经网络
newsymme的博客
02-25 2144
自我增强；削弱别人；
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
CV 计算机视觉 常见网络 总结 应付面试版
weixin_41699413的博客
09-21 1239
CV
计算机视觉入门-基础训练（一）
weixin_39445525的博客
03-20 1044
1.计算机视觉简介 计算机视觉是一门利用计算机使机器模拟人的视觉系统的科学，通俗的说是用计算机处理图像数据的科学。可以分为低级视觉处理和高级视觉处理。更进一步的说，是通过摄相机和计算机代替人眼对目标识别、分析和跟踪、重建等机器视觉处理。计算机视觉研究相关的理论和技术，通过计算机搭建软硬的图像处理和分析的人工智能系统。其应用包括AI、VR、3D等人工智能领域，具体的工业应用领域为自动驾驶、安防、人...
计算机视觉网络,计算机视觉面试之经典分类网络
weixin_30461129的博客
06-17 392
一、AlexNet共有5层卷积，3层全连接。相比于传统的CNN，重要的改动有：1. 数据增强：图像裁剪(crop)，水平翻转；颜色、光照变换(使用PCA对每个像素点RGB分别加一个数)。2. Dropout：以一定概率使神经元的输出为0，减少过拟合。3. ReLU：方便计算，求导容易，使网络变得稀疏(类似L1正则)，能够更快的学习。4. Local Response Normalization：局...
【计算机视觉】用于计算机视觉的CNN网络复现大全（支持5种主流深度学习框架）
小苏打的学习博客
03-28 721
该项目包含复现的各种分类模型，以及用于训练/评估/转换的脚本。（复现80多种网络模型，作者代码功底太强了，关键还掌握并用5种深度学习框架来复现） 【支持的深度学习框架】 PyTorch、TensorFlow1.x/2.x、Keras、MXNet和Chainer 【支持的网络模型】 MixNet、EfficientNet、FBNet、MobileNetV1-V3、ShuffleNetV1-V2、Da...
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
热门推荐
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04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
计算机视觉之图像数据集：食物图片数据集
02-03
计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支，它涉及到图像分析、处理和理解，以便让机器能够“看”并理解世界。在本案例中，我们关注的是一个专门针对食物的图像数据集，该数据集包含了423种不同的食物类型的1281张...
计算机视觉数据集-Set14
08-09
这个数据集由台湾中兴大学的计算机视觉研究团队在2014年发布，它针对的是那些需要小规模训练和测试神经网络的研究者。在计算机科学尤其是机器学习和深度学习领域，数据集的大小往往直接影响模型的训练效率和泛化能力...
开源计算机视觉库OpenCV详解
dvlinker的技术专栏
06-23 8万+
详细介绍开源计算机视觉库OpenCV。
数字和字母训练数据集
09-18
10个数字和26个字母不同打印字体训练集，每一个含一千多种字符
深度学习经典的网络（计算机视觉方向）
weixin_42738495的博客
09-09 600
例如 LeNet AlexNet VGG GoogleNet ResNet DenseNet SENet 一些轻量级的网络有： ShuffleNet MobileNet 同样这里有一些经典的任务，比如一些经典的分类网络，用于分类，包括一些检测任务、分割任务等等； RCNN将深度学习运用的检测任务当中 RCNN系列中包括RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, Mask RCNN ...
计算机视觉--网络搭建及训练（TensorFlow pytorch caffe）
Colin_xuan的博客
06-03 1373
深度学习模型训练痛点及解决方法 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40581617/article/details/80537559 深度学习模型训练流程 https://blog.youkuaiyun.com/Quincuntial/article/details/79242364 深度学习模型训练技巧 https://blog.youkuaiyun.com/w7256037/article...
计算机视觉：数据预处理与模型训练 技巧总结
idol24的博客
12-18 1148
戳我，查看GAN的系列专辑~！等你着陆！【GAN生成对抗网络】知识星球！前言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...
计算机视觉软件教学平台
中智讯的博客
09-03 923
计算机视觉软件教学平台是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业机器视觉方向的综合型实验平台，主要满足：图像处理、图像识别、机器视觉应用、边缘计算应用、智能算法等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。计算机视觉软件教学平台集成了丰富的模型库、算法库、硬件库和应用案例，帮助学生快速掌握人工智能视觉领域的开发与应用技能，主要包括图像基础、图像应用、深度学习、云应用、边缘智能等学习内容。
计算机视觉之训练分类器
m0_37937932的博客
01-07 529
训练策略： 无参模型:KNN 生成模型：naive bayes 判别模型：线性模型和SVM KNN（k的选择和距离公式选择很重要）： 将测试样本与训练集中的样本做距离运算，找到最近的k个样本，记录最多的标注结果。 实际的问题来了，如果把测试样本与所有训练集样本做距离运算，计算量太大了，能不能找到一种方法减少计算量？ 解决方案1：Locality Sensitive Hashing 通过构建hash...
计算机视觉: 神经网络的视觉世界
AI天才研究院
12-30 1603
1.背景介绍 计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机如何理解和处理图像和视频。随着深度学习技术的发展，神经网络已经成为计算机视觉的主要工具。在这篇文章中，我们将讨论计算机视觉的基本概念、核心算法和应用。 计算机视觉的主要任务包括图像分类、目标检测、对象识别、图像生成等。这些任务需要计算机能够理解图像中的结构、特征和关系，并根据这些信息进行决策。神经网络提供了一种强大的工具来实现...
计算机视觉深度学习网络架构整理
sannianyihoushuma的博客
11-01 283
https://www.jianshu.com/p/667dfb7e7b81
推荐 | 自然语言处理、计算机视觉等机器学习实战项目练手平台
zenRRan的博客
05-10 194
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要2分钟跟随小博主，每天进步一丢丢一直有很多人加我，询问一些能够快速上手打比赛的事情，这次终于可以解决这个事情了。经过实际考察，推荐给...
入门级计算机视觉：MNIST数据集详述
在计算机视觉和机器学习领域，MNIST数据集是一个极为重要的基础数据集，它由Yann LeCun、Corinna Cortes和Christopher J.C. Burges共同制作，广泛用于训练各类图像处理系统，尤其是数字识别领域。 首先，MNIST数据...
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