学习笔记(06):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-数据获取

最新推荐文章于 2025-05-10 20:52:53 发布
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分类专栏： 研发管理 文章标签： 计算机视觉 可视化 数据 优化 技术
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学习笔记(05):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-图像分割模型
01-07
立即学习:https://edu.youkuaiyun.com/course/play/26257/326453?utm_source=blogtoedu 1.图像分割基础：不同像素划分不同类别 语义分割 实例分割 全景分割 ...2.数据与模型准备 3.模型训练及测试 作者：Mayable
学习笔记(06):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-分割数据
01-20
本篇学习笔记主要聚焦于深度学习在图像识别中的核心技术，特别是图像分割的实现策略。 首先，数据是深度学习的基础。在数据获取与标注阶段，我们需要收集大量的图像，并对这些图像进行精确的标注。这通常涉及到使用...
深度学习样本采集
qq_24748883的专栏
12-09 2538
最近调整了n次模型之后，终于发现了样本采集的重要性，好的样本集训练的结果跟差的完全不同 1）样本采集最好按照实际的数据分布 2）采集的样本处理后应该和模型使用时用到的样本保持一致 3）样本的crop很重要，可以提高模型的鲁棒性 4）样本的多样性，尽量照顾到各种情况
COI实验室技能——自动切换显示器画面以及实现采集大量实验数据的方法(采集数据可供深度学习训练)
小山山的博客
08-08 778
本文将介绍一种自动切换显示图片的方法，可以产生不同图像的实验数据；在该方法的基础上，结合控制相机采集图片的程序，即实现采集大量的实验数据。我们可以用这种方法为深度学习提供实验数据集，训练神经网络，实现特定的应用任务。...
使用Python+OpenCV实现图像数据采集
小白学视觉
12-15 2937
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达通常，数据科学家会建立一个图像识别模型，观察其准确性，如果足够高，就表示工作完成了。然而，自从我开始学习机器学习，我就...
数据集制作——从长视频中指定每隔多少帧提取一张图像保存到指定路径（详细图文教程）
qq_40280673的博客
07-24 1614
在做深度学习采集**数据集**时，先录制视频，后期将视频帧提取出来作为数据集，是一种高效准备数据集的好方法，关于将视频帧中指定多少帧保存一帧到指定文件路径的代码见下
【Jetson目标检测SSD-MobileNet应用实例】（二）制作自己的数据集--数据集的采集、标注、预处理
拨雪寻春，烧灯续昼
08-10 2752
在大多数移动平台上的目标检测部署都是针对于某一类特定的物体实现目标的识别。所以我们需要自己采集图像并制作属于自己的数据集
学习笔记(03):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-数据增强
qq_44898938的博客
02-09 630
立即学习:https://edu.youkuaiyun.com/course/play/26257/326448?utm_source=blogtoedu 数据增强：从有限的数据产生无数种变化。 数据增强是隐式的正则化方法，可以提高模型的泛化能力。 增强方法1:有监督的数据增强 ...
学习笔记(04):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-数据增强
weixin_43752923的博客
02-08 263
本次课程是一门从新手到掌握计算机视觉各项核心基础技术的课程，包括数据的使用，模型的设计和优化，模型和数据的可视化，图像分类任务，图像分割任务，目标检测任务。...
学习笔记(03):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-数据整理
weixin_43752923的博客
02-08 233
本次课程是一门从新手到掌握计算机视觉各项核心基础技术的课程，包括数据的使用，模型的设计和优化，模型和数据的可视化，图像分类任务，图像分割任务，目标检测任务。...
学习笔记(96):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-数据整理
Aaces的博客
02-17 302
本次课程是一门从新手到掌握计算机视觉各项核心基础技术的课程，包括数据的使用，模型的设计和优化，模型和数据的可视化，图像分类任务，图像分割任务，目标检测任务。...
深度学习实战：TensorFlow 2.0 图像识别与自然语言处理项目案例
03-10
本指南深入探讨了如何使用TensorFlow 2.0这一强大的深度学习框架，通过实际项目案例来掌握其核心技术并应用于图像和文本数据。 首先，TensorFlow 2.0的环境搭建是初学者入门的必经之路。内容包括了详细的安装步骤，...
深度学习探索指南：教程案例与顶尖项目一览
05-11
深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了突破性的进展，推动了人工智能技术的实际应用和发展。 对于初学者和中级开发者而言，面对如此庞大的知识体系，往往会觉得学习路径复杂且难以把握重点。...
深度学习_21天实战Caffe+Caffe之经典模型详解与实战 (pdf文件 带书签)
04-11
《深度学习：21天实战Caffe+Caffe之经典模型详解与实战》是一本专注于Caffe框架的深度学习实践指南，旨在帮助读者快速掌握Caffe并应用到实际项目中。Caffe是目前广泛使用的深度学习库之一，以其高效、易用和模块化的...
计算机视觉——基于树莓派的YOLO11模型优化与实时目标检测、跟踪及计数的实践
知来者逆的博客
05-01 2585
YOLO11模型是专门为边缘设备优化的目标检测模型，与YOLOv8相比，它在显著降低模型复杂度（最多降低37%）的同时，仍保持了较高的检测精度（约85%的平均精度均值）。这种优化使得YOLO11能够在资源受限的树莓派上实现高效的实时目标检测，为边缘设备上的复杂计算机视觉任务提供了可能。其轻量级的模型结构和高效的推理性能，使其成为在树莓派上部署目标检测应用的首选模型之一。
# YOLOv3：深度学习中的目标检测利器
www_pp_的博客
05-10 780
在计算机视觉领域，目标检测是一项核心任务，它涉及到识别图像或视频中的物体，并确定它们的位置。随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法也在不断进步。YOLO（You Only Look Once）系列算法以其速度快、易于实现而受到广泛关注。本文将深入探讨YOLOv3，这是YOLO系列中的一个重要版本，它在准确性和速度之间取得了很好的平衡。
【计算机视觉】OpenCV项目实战：基于OpenCV的图像分割技术深度解析与实践指南
weixin_43988131的博客
05-10 546
OpenCV项目实战：基于OpenCV的图像分割技术深度解析与实践指南
UniRepLknet助力YOLOv8：高效特征提取与目标检测性能优化
shrgegrb的博客
05-10 662
本文介绍了UniRepLknet特征提取网络及其在YOLOv8目标检测模型中的应用。UniRepLknet通过大核心卷积层设计，结合非扩张和扩张小核心层，显著扩大了感受野，增强了空间信息捕获能力，同时保持了计算效率。其核心组件LaRK块和Dilated Reparam Block通过重新参数化技术，优化了参数利用和模块化设计。实验表明，集成UniRepLknet的YOLOv8在COCO和VOC数据集上实现了mAP的提升和推理时间的优化。未来研究可探索UniRepLknet在其他视觉任务中的应用，并进一步优化
【计算机视觉】3DDFA_V2中表情与姿态解耦及多任务平衡机制深度解析
最新发布
weixin_43988131的博客
05-10 537
3DDFA_V2中表情与姿态解耦及多任务平衡机制深度解析
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