目标分类模型目录

最新推荐文章于 2025-01-14 21:04:08 发布
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#深度学习 #目标分类

本文详细介绍了一系列深度学习领域的经典模型，包括LeNet、AlexNet、VGGNet、googLeNetV1/V2、ResNet、DenseNet等，涵盖了从早期到现代的多种架构，如卷积神经网络、残差网络、密集连接网络等。同时，文章还提到了一些轻量级模型，如SqueezeNet、Xception、MobileNet和ShuffleNet，适合资源受限的设备。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

准确性

  1. LeNet

  2. AlexNet

  3. VGGNet

  4. googLeNet V1

  5. googLeNet V2

  6. Network in Network

  7. Highway Networks

  8. ResNet

  9. ResNeXt

  10. DenseNet

  11. WRN（Wide Residual Networks）

  12. SeNet

轻量级

  1. SqueezeNet

  2. Xception

  3. MobileNet

  4. ShuffleNet

  5.  
【WRF理论第五期】模型目录介绍
WW、forever的博客
06-04 1309
简介WRF模型安装目录
YOLO11模型推理 | 目标检测与跟踪 | 实例分割 | 关键点估计 | OBB旋转目标检测
热门推荐
黎国溥
10-09 1万+
本文分享YOLO11的模型推理，检测任务包括物体分类、目标检测与跟踪、实例分割 、关键点估计、旋转目标检测等。
深度学习（四）--目标分类
qq_42007339的博客
07-01 1659
目标分类 目标分类基本框架 数据准备 数据来源 现有数据集的子集；网络采集；现有数据人工标注 数据扩充 原始数据切割；草绳颜色等像素变化；旋转平移等姿态变化 数据规范 均值处理；归一化；大小调整 2. 模型设计 任务类型 分类 表情+程度 多目标分类 现有模型 已有的方案能否/怎样借鉴 局部更改-从头设计 更改：哪里 设计：新结构特点，为什么可行 3. 训练细节 GPU-Batch size，是否并行 GPU内存-与batch...
数据分析模型 目录
wf312058666的博客
12-18 525
目录 第一章：基本介绍，模型，随机变量 第二章：期望，概率分布 第三章：取样，参数估计和偏差 第四章：置信区间 第五章：假设检验 第六章：线性回归 第七章：分类，逻辑回归 第八章： 模型选择，惩罚回归 第九章：树，邻近算法 第十章：非监督式学习介绍 第十一章：基于统计方法的模拟 ...
1. 深度学习之目标分类-卷积神经网络（5个经典模型）
FXGroup博客
09-16 2457
人工智能；机器学习；卷积神经网络
目标检测——线性分类 （模型及训练模型）
HelloWorld的博客
04-30 2065
一、线性分类 1.1 实验介绍 关于线性分类的相关知识 基本的数据集知识 如何使用 Scikit-image 中的模块对数据集进行训练和分类   1.2 知识点 图像分类 数据集基本知识 分类模型训练流程 构建线性分类器     二、图像分类的基本知识 回顾 ——通过前面的三节实验： 如何使用图像金字塔和滑动窗口在图片中寻找目标 通过方向梯度直方图的方法对图像进行特征描述。 但是光靠这些方法还不足以实现一个目标检测项目。 对一张图片进行目标检测还需要判断滑
【机器学习】目标分类算法概述
鑫宝的博客
09-27 2907
在计算机视觉和图像处理领域,目标分类是一项重要的任务,旨在自动识别和分类图像或视频中的目标对象。目标分类算法通过学习大量标注数据,建立一个能够将输入图像映射到预定义类别的模型。这些算法在许多实际应用中发挥着关键作用,如自动驾驶、机器人视觉、人脸识别、医学图像分析等。本文将介绍几种常用的目标分类算法,包括传统的机器学习方法和基于深度学习的方法,并对它们的原理、优缺点及适用场景进行分析和比较。
Yolov5训练自己的分类模型详解
最新发布
ning的博客
01-14 1205
本文详细介绍了如何使用 YOLOv5 训练自己的分类模型，包括数据准备、模型配置、训练过程以及使用示例。通过这些步骤，你可以轻松地将 YOLOv5 应用于自己的分类任务中。希望本文对你有所帮助。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章Yolov5——训练目标检测模型详解（含完整源码）从零开始手把手教你利用yolov5训练自己的数据集。
单目标分类 到 多目标分类 之 逻辑回归多目标分类推广
SkullSky的博客
11-14 1781
文章目录1. 基本思路2. 概率值转换3. loss定义4. 总结 前面有介绍逻辑回归模型是如何从二分类推广到多分类，参见 二分类 到 多分类 之 逻辑回归多分类推广。这次谈一谈单目标分类到多目标分类。 首先，解释一下二者的区别。单目标分类是指每个样本只能属于一个类别，比如训练猫狗分类器时，一张图片中只能包含猫或者狗； 多目标则一个样本中可以同时包含多个类别，如一张图片中可以同时包含一只猫和狗。注意，二分类和多分类都属于单目标分类的范畴。 1. 基本思路 首先，还是回顾一下逻辑回归模型的基本思路： 对于单
经典的图像分类模型
最白の白菜的博客
02-22 5867
目录经典的图像分类模型AlexNetAlexNet的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估VGGVGG的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估GoogLeNetInception 块GoogLeNet模型B1模块B2模块B3模块B4模块B5模块手写数字识别数据读取模型编译模型训练模型评估延伸版本InceptionV2InceptionV3ResNet残差块ResNet模型手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估 经典的图像分类模型 AlexNet 学习目标 知道Ale
目标分类网络总结
12-10
总结了深度学习中的分类网络，从Le-net，Alex-net,Vgg,googlenet (inception v1,v2,v3), net in net, resnet50,SE net, mobile net, shuffle Net,还总结了相应的知识点。
DTCloud 模型目录解析
DTCloud
05-06 1088
文件夹目录 my_addons ├─ __init__.py #--------Py代码由init加载 ├─ __manifest__.py #----模块声明文件，包含声明、加载数据名和指令 ├─ controllers #--------网站控制器，定义web访问的返回，也常用于IoT │ ├─ __init__.py │ └─ controllers.py ├─ data #---------------初始化数据文件目录 ├─ demo #------------带演示数据的数据文件，可用于测
学习和学习目标分类
轩闻
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什么是学习呢？不同领域的人们有不同的定义。但是大致上是两类：一类如教育界通常所使用的关于学习的定义，把学习定义为是后天获得知识的过程，强调的是知识的获取。而另一类是一些哲学家和科学家通常所使用的，把学习定义为学习是使主体产生行为或行为潜能的相对恒久变化的过程。在同一领域里，也有同时使用上述两种定义的。我们认为，后一种定义不仅强调获取知识，而且强调人获取知识以后所引起的行为变化；同时，也没有把学习限...
深度学习（四）——目标分类
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06-22 3252
目录目标分类基本框架数据准备模型设计迁移学习如何设计神经网络例：面部行为识别总结 目标分类基本框架 数据准备 1、数据来源 数据来源主要有现有数据集的子集、网络采集以及现有数据人工标注。 2、数据扩充 通过对原始数据进行处理得到更多的数据，主要方法有原始数据切割、噪声颜色等像素变化、旋转平移等姿态变化。 局部切割： 噪声颜色、旋转平移： 3、数据规范 数据规范包括均值处理、归一化以及大小调整等。 模型设计 1、任务类型 分类：表情、种类、人群······ 分类+回归：表情+程度、种类+信心、什么
人工智能的目标分类
考研小钻风
07-01 1838
🍈背景在当今科技迅速发展的时代，人工智能已经成为引领创新和变革的重要力量。对人工智能目标进行准确分类，有助于我们更系统地理解其发展方向和潜在影响。🍈分类的重要性目标分类是对不同类型目标进行系统划分和归类的重要过程。通过目标分类，我们能够更加清晰地理解和组织各种目标，从而更有效地规划和管理我们的行动。目标可以基于多种标准进行分类。从时间维度来看，有短期目标、中期目标和长期目标。短期目标通常是在近期内可实现的具体任务，中期目标则需要在一定时间段内努力达成，而长期目标往往是更宏观、更长远的追求。
Deep Learnig(CNN目标分类)
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04-09 829
CNN目标检测 1.自然语言处理
目标检测的经典模型
tigerlib的博客
08-30 2776
1 R-CNN 模型 不使用暴力方法，而是用候选区域方法（region proposal method）,创建目标检测的区域改变了图像领域实现物体检测的模型思路 R-CNN是以深度神经网络为基础的物体检测的模型 ，R-CNN在当时以优异的性能令世人瞩目 以R-CNN为基点，后续的SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN模型都是照着这个物体检测思路。 R-CNN模型实现步骤（...
机器视觉初步11：目标分类
KHASIX的博客
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1. 基于机器学习https://img-blog.csdnimg.cn/6f7e93962f4747f9ba5bac985f76bbdd.png的目标分类方法 2. 基于深度学习的目标分类方法 3. 基于聚类的目标分类方法
MATLAB实现Faster R-CNN目标检测模型搭建指南
压缩包文件名称列表中只有一个项目，即"faster_rcnn-master"，这表明压缩包中包含的是Faster R-CNN模型的源代码和相关文件，且为一个典型的项目主文件夹名称，通常在GitHub等代码托管平台中用来标识项目的根目录。...
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