【深度学习前沿应用】图像分类Fine-Tuning

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文章标签： 深度学习 人工智能 图像分类 Fine-Tuning ResNet
于 2022-09-05 14:34:43 首次发布
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本文介绍了使用预训练-微调模式进行图像分类的方法，特别是通过ResNet模型进行Fine-Tuning。详细阐述了数据加载与预处理、预训练模型加载、模型微调的过程，并展示了模型预测的实例。适合深度学习和计算机视觉初学者参考。

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【深度学习前沿应用】图像分类Fine-Tuning

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作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云星级博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~
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图像分类的前沿趋势：从传统算法到深度学习
AI天才研究院
12-25 278
1.背景介绍 图像分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目标是将图像中的物体或场景自动识别并分类。随着数据量的增加和计算能力的提高，图像分类技术已经从传统的手工工程学方法发展到深度学习方法。本文将从传统算法到深度学习的图像分类技术进行全面的回顾和分析。 1.1 传统图像分类算法
大语言模型原理与应用实践：基于监督学习进行微调 Supervised Learning & Fine-Tuning
AI天才研究院
06-25 1594
近年来，随着深度学习技术的快速发展，大规模语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了巨大的突破。这些大语言模型通过在海量无标签文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和常识，可以通过少量的有标签样本在下游任务上进行微调(Fine-Tuning)，获得优异的性能。其中最具代表性的大模型包括OpenAI的GPT系列模型、Google的BERT、T5等。
caffe fine-tuning 图像分类
u013102349的博客
03-01 1059
fine-tuning流程：1、准备数据集（包括训练、验证、测试）；2、数据转换和数据集的均值文件生成；3、修改网络输出类别和最后一层的网络名称，加大最后一层参数的学习速率，调整solver的配置参数；4、加载预训练模型的参数，启动训练；5、选取图片进行测试。准备数据集将图像整理到对应的文件夹中，对应的ground-truth放到对应的txt文件中。把自己的数据集划分为训练集、验证集和测试集三个集...
Windows下caffe用fine-tuning训练好的caffemodel来进行图像分类
xjz18298268521的博客
07-29 2412
小菜准备了几张验证的图片存放路径为caffe根目录下的 examples/images/, 如果我们想用一个微调训练好的caffemodel来对这张图片进行分类，那该怎么办呢？下面小菜来详细介绍一下这一任务的步骤。一般可以同两种方式进行测试，分别是基于c++接口和python接口。不管是用c++来进行分类，还是用python接口来分类，我们都应该准备这样三个文件： 1、 caffemodel文
图像识别——通过tensorflow利用自己的图片数据训练模型——Fine-tuning a model from an existing checkpoint
听的博客
12-12 3886
本文是基于windows系统，并主要参考：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim。 要完成自己图片的识别必须使用整个slim文件夹 slim下载链接，先需要下载整个模型包，然后在里面找到slim文件夹： 一、对于官方提供的flower数据集进行图像识别 以下所有程序都在slim文件夹下进行 1. 首先用...
图像分类
salmonwilliam的博客
06-06 4166
内容都是百度AIstudio的内容，我只是在这里做个笔记，不是原创。 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。 上一节主要介绍了卷积神经网络常用的一些基本模块，本节将基于眼疾分类数据集iChallenge-PM，对图像分类
算法训练-使用JAX训练CLIP算法-支持fine-tuning-优质项目实战.zip
10-20
这一过程不仅涉及到深度学习和自然语言处理的前沿知识，还包括了JAX和CLIP两个重要工具的使用方法，以及如何在特定的项目中应用fine-tuning技术以达到优化性能的目的。 具体来说，用户将学会如何搭建JAX环境，了解...
AI知识补全（四）：微调 Fine-tuning 是什么？
最新发布
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
03-25 735
了解微调 Fine-tuning 技术的原理与实践，从基础概念到高效参数方法，并通过BERT案例展示操作流程。掌握微调能以少量数据和资源快速构建高性能AI应用，开启深度学习应用新范式。
第05课：CNN 在机器视觉中的应用——图像分类
万宫玺的专栏
09-22 1597
从本节课开始，我们将陆续为大家介绍在工业界使用较多的几种神经网络结构。首先介绍的是卷积神经网络（Convolution Neural Network，CNN）。本节课核心内容包括： 卷积神经网络发展历史回顾 卷积与池化 卷积神经网络的应用（图像分类） 卷积一词来源于信号处理领域。以 1D 信号为例，f(x) 和 g(x) 分别代表两个信号源输出的信号，则 f(x) 和 g(x) 的卷积可以表示...
基于卷积神经网络的图像分类
yy_nju的专栏
02-10 4万+
《Convolutional Neural Networks for Large-Scale Remote-Sensing Image Classification》本文提出了一种全卷积神经网络来产生密集分类（逐像素分类），特点是：位置无关、输出是一系列卷积层的结果。首先将负责分类的全连接层转换为一个卷积层，选定卷积核使它的维度和前一层相同，这样它等价于全连接层，区别是当输入图像的尺寸增加时，输出...
L23模型微调fine tuning
雨人的博客
02-18 696
9.2 微调 在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。 假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子...
MXNET教程Fine-Tune训练图像分类模型
AutoXTruck专栏
01-31 1133
1、数据源准备阶段(Data Preparation) 图像分类任务可以算是深度学习的基础也是挑战，著名的数据集包括CIFAR10、CIFAR100、MNIC、Fashion-MNIST等。那么这次使用MXNET框架进行图像分类任务学习练手尝试一下，大家也可以直接参考MXNET官方教程。进行图像分类训练之前，首先要准备你自己的分类数据集。以我学习的训练数据为例进行介绍。数据准备见下图：见上图，数...
基于Prompt-tuning实现情感分类
Jiawen9的博客
06-05 3553
简单的hard prompt来实现情感分类
基于Python的图像分类-Finetune训练模型
aiqq136的博客
05-26 2483
迁移训练-使用finetune 一、简介 本任务为，将此前我们找到的准确率最高的预训练网络模型，改造为可以从上万张图片中，帮我们筛选为五分类的中草药模型。 ——注意：前面的一到八，八个步骤使用自己的中草药数据集，介绍如何使用PaddleHub进行Fine-tune迁移训练图像分类。 我们的任务： 一.需要同学们稍微完善一到八八个步骤的代码（两处），使其可以根据选择的预训练模型进行迁移训练。 二.需要自己寻找50张图片，使用预训练模型进行分类识别。 最后，要么使用代码将图片放入不同文件夹，要么使用
54.什么是fine-tuning
程序员养成日记
04-07 959
在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络，常见的做法是使用预训练的网络来重新fine-tuning（微调），或者当做特征提取器。 以下是两类常见的迁移学习场景： 卷积网络当做特征提取器，比如使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余部分当做特征提取器，这样的提取叫做CNN codes。得到这样的特征后，可以使用线性分类器来分类图像。 fine-tuning卷积网络...
图片分类应用场景
weixin_43715205的博客
12-20 2242
图片分类应用场景
keras面向小数据集的图像分类（VGG-16基础上fine-tune）实现（附代码）
热门推荐
caanyee的专栏
09-11 6万+
本文地址：http://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 本文作者：Francois Chollet 概述 在本文中，我们将提供一些面向小数据集（几百张到几千张图片）构造高效、实用的图像分类器的方法。 本文将探讨如下几种方法： 从图片中
小白系列（1） | 计算机视觉之图像分类
一点人工一点智能的博客
11-07 6468
这篇文章，是对图像分类的技术做了一个简单的入门级的介绍，包括图像分类的重要性、基于机器学习/深度学习的图像分类介绍、实际的应用方向等等。
利用深度学习在本地电脑上实现文本到图像的生成
在深度学习领域，文本生成图像（text-to-image generation）是一个非常前沿且具有挑战性的研究方向。这一技术允许用户通过简单的文本描述就能生成图像，极大地扩展了人工智能在创造力领域的应用。本文将介绍一个具体...
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