图像分类训练技巧包

最新推荐文章于 2024-06-12 08:42:43 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-12 08:42:43 发布 · 224 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-NC-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文精选了知乎上关于图像分类训练的系列技巧，涵盖了从数据预处理到模型优化的各个环节，为深度学习爱好者和专业人员提供了实用的指导和建议。
深度学习图像分类常见问题以及训练技巧
Hello World
10-22 8283
图像分类常见问题以及训练技巧 写在前面 图像分类作为计算机视觉的基础任务，包含的很多问题其实也是CV领域的共性问题，分类的训练或者预测技巧也可以很好地迁移到其他任务中去，本文主要就是总结了图像分类在基础知识、数据、训练、预测等各个方面的常见问题，同时也提供了PaddleClas这个图像分类repo在使用过程中遇到的常见问题解答。 当然，你也可以完全把这篇文章当做CV求职面经哈哈哈 PaddleClas repo地址：FAQ: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
多标签图像分类：标签依赖关系建模的最新论文解读与实战应用
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。
08-15 18万+
多标签图像分类：标签依赖关系建模的最新论文解读与实战应用 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文解读了最新相关论文，包括基于图神经网络（GCN）的ML-GCN方法，通过构建标签相关矩阵建模依赖关系；区域潜在语义依赖的RLSD模型，定位关键区域并利用RNN建模语义依赖；以及语义图表示学习的SSGRL框架，结合语义解耦与交互模块。通过实战应用，展示了基于PyTorch的ML-GCN模型实现，包括图像特征提取、标签依赖建模及训练评估流程，为多标签图像分类提供了有效解决方案。
图像分类练习
u013884378的专栏
03-03 841
网址：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/share/practical-image-classification.htm 目的：
简单的图像分类练习
Lann的博客
01-13 2124
本文来自牛津大学一个团队的练习，自己做过之后写的一些笔记。原文：Oxford Visual Geometry Group 计算机视觉练习。 　 　通过图像的内容将其进行分类，比如，判断图片中是否有飞机。这可以应用在检索中，或者给数据库中的图片加标签。 　内容如下： 　- 根据五类物体（飞机、摩托车、人、马、其他背景），训练一个分类器； 　 - 用P-R曲线评估训练好的分类器；一、训练分
自制图片训练集
04-01
自制图片训练集，共分成8类，分别为apple,banana,cat,dog,human,phone,tiger,water；压缩包里面分成两个文 件夹，一个是训练图片集，一个图片名的txt集合；
深度学习基础-----图像分类篇
qq_28057379的博客
10-28 382
1、Lenet 经典CNN模型LeNet解读 - 知乎 2、AlexNet 【动手学计算机视觉】第十六讲：卷积神经网络之AlexNet - 知乎 Pytorch手撕经典网络之AlexNet - 知乎 3、VGG 一文读懂VGG网络 - 知乎
AI从入门到放弃2：CNN的导火索，用MLP做图像分类识别？
优快云人工智能头条
07-03 1343
来源 | 腾讯知乎专栏作者 | AIoys（腾讯员工，后台工程师）项目文档和代码在此：github项目地址：https://github.com/zsysuper/AI_...
HRNet模型在ImageNet上的图像分类训练技巧
总结来说，HRNet-Image-Classification在ImageNet上的训练不仅体现了HRNet模型在图像分类任务上的优秀表现，也展示了如何通过模型设计和实现来解决实际问题。通过提供预训练模型、小型模型、TensorFlow实现和ONNX...
基于PyTorch框架的VGG16图像分类代码全套：鲜花识别训练模型与数据集下载即用
05-04
内容概要：本文介绍了一个完整的基于PyTorch框架的VGG16鲜花图像分类项目。该项目涵盖了数据预处理、模型构建、训练、验证和预测等多个方面。具体来说，文中详细描述了如何使用PyTorch构建VGG16模型，并针对鲜花分类...
【C++】和【预训练模型】实现【机器学习】【图像分类】的终极指南
小李很执着的博客
06-12 5391
机器学习和人工智能应用中，图像分类是一个非常常见且重要的任务。通过使用预训练模型，我们可以显著减少训练时间并提高准确性。C++作为一种高效的编程语言，特别适用于需要高性能计算的任务。
动手学深度学习3.5图像分类数据集-笔记&练习（PyTorch）
scdifsn的博客
04-29 1583
李沐老师《动手学深度学习（PyTorch版）》3.5图像分类数据集-笔记&练习详解
图像分类方法总结
学习日常分享
05-15 2万+
1. 图像分类问题描述 图像分类问题是计算机视觉领域的基础问题，它的目的是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，实现最小的分类误差。具体任务要求是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。总体来说，对于单标签的图像分类问题，它可以分为跨物种语义级别的图像分类，子类细粒度图像分类，以及实例级图像分类三大类别。因为VOC数据集是不同物种类别的数据集，所以本文主要研究讨论跨物种语义级别的图像分类任务。 通常图像分类任务存在以下技术难点： （1）视角变化：同一个物体，摄像机可以从多个角度来展现。 （2）大小变
图像分类一些常用的训练技巧
wyz6666的博客
05-07 991
转载[这篇博客]。(https://blog.youkuaiyun.com/e01528/article/details/84961432)
使用Keras进行图像分类
ccuux3的博客
08-11 3万+
使用Keras框架进行图像分类，数据集Caltech101和cifar10。
图像分类 | 深度学习PK传统机器学习
qunnie_yi的博客
05-16 7345
原文：Image Classification in 5 Methods 作者：Shiyu Mou 翻译：何冰心 图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。现在，我们不再试图用代码来描...
【直播课】图像分类竞赛技巧与多标签分类实战
hacker_long的专栏
01-07 693
前言对于刚接触深度学习计算机视觉的初学者来说，图像分类问题是最常见的问题，如何做好图像分类任务，关系到大家能否正确顺利地入门、读了许多论文，可能仍然不懂代码如何实现、跑了代码，仍旧不懂如...
图片分类比赛总结
乐乐的博客
11-02 2247
0.拿到数据集后别急着建模型，先分析数据可视化数据。        在大多数机器学习任务中，我们首先要做的（也是最重要的任务）就是在使用算法之前分析数据集。这一步骤之所以重要，是因为它能够让我们对数据集的复杂度有深入的了解，这最终将有助于算法的设计。        因此，我决定使用 t 分布随机邻域嵌入（https://lvdmaaten.github.io/tsne/）可视化技术来查看图片的...
Hog,SIFT以及LBP这三种特征有什么不同？
Z's Palace
09-01 1642
SIFT、HOG、LBP，这三者都属于局部特征。一、三者原理上的区别1.SIFT：Scale-Invariant Feature Taransform，尺度不变特征变换。 尺度空间的极值检测：搜索所有尺度空间上的图像，通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和旋转鲁棒性较强的点。 特征点定位：在每个候选位置上，通过一个拟合精细模型（尺度空间DoG函数进行曲线拟合）来确定位置尺度，关键点的选取依据他们的稳定
训练一个图像分类模型
YXPZSH的博客
11-13 915
https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/78525273
深入掌握图像分类模型训练与评估技巧
该资源包名为"ConvMAE_demo.zip"，涵盖了使用和理解一系列与深度学习和图像分类相关的高级技术的细节。下面将详细解析该标题、描述和标签中蕴含的知识点。 1. 数据增强 描述中提到了多个数据增强技术，包括...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

往事如yan

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值