圖像分類的5種技術(shù)，總結(jié)并歸納算法、實現(xiàn)方式，并進行實驗驗證

然而，圖像分類問題就是一個非常復(fù)雜的工作，它總是借用諸如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）這樣的深度學(xué)習(xí)模型來完成。但我們也知道，通常我們在課堂中學(xué)習(xí)到的，諸如KN...

2019-05-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 7.5萬 0

深度學(xué)習(xí)下的分類，目標檢測、語義分割這三個方向具體的概念及其應(yīng)用場景是什么？

我們觀察一下這些圖片的特點，這些圖片各種各樣，分辨率也各不相同。圖片中的貓和狗形狀、所處位置、體表顏色各不一樣。它們的姿態(tài)不同，有的在坐著而有的則不是，...

2019-05-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 3.2萬 0

深度學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用是圖像分類問題

再看一張圖。這張圖中，每次在網(wǎng)絡(luò)中插入一個中間分類層，橫軸表示插入的單個中間分類層的位置，縱軸為相應(yīng)的最終分類層的表現(xiàn)。我們看到，在ResNet中，插入...

2018-05-07 標簽：圖像分類深度學(xué)習(xí) 8939 0

分類問題訓(xùn)練的GAP-CNN在目標定位方面的能力

在最早提出GAP層的網(wǎng)中網(wǎng)（Network in Network）架構(gòu)中，最后的最大池化層的輸出傳入GAP層，GAP層生成一個向量，向量的每一項表示分類...

2018-08-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類強化學(xué)習(xí) 7604 0

如何用單獨的GPU，在CIFAR-10圖像分類數(shù)據(jù)集上高效地訓(xùn)練殘差網(wǎng)絡(luò)

現(xiàn)在我們假設(shè)在一個英偉達Volta V100 GPU上用100%的計算力，訓(xùn)練將需要多長時間。網(wǎng)絡(luò)在一張32×32×3的CIFAR10圖像上進行前向和后...

2018-11-12 標簽：GPU圖像分類深度學(xué)習(xí) 7275 0

基于動量的迭代算法來構(gòu)造對抗擾動以攻擊黑盒和白盒模型

我們提出在基礎(chǔ)的迭代式攻擊方法上加入動量項，避免在迭代過程中可能出現(xiàn)的更新震蕩和落入較差的局部極值，得到能夠成功欺騙目標網(wǎng)絡(luò)的對抗樣本。由于迭代方法在迭...

2019-05-15 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法圖像分類 6150 0

了解AI在肺部診斷上的技術(shù)應(yīng)用

對肺結(jié)節(jié)的診斷屬于一種特殊的分類/檢測任務(wù)，基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類和目標檢測算法被廣泛地應(yīng)用在肺結(jié)節(jié)檢測中。當(dāng)前業(yè)界比較常用的是采用預(yù)檢測+精檢測的診斷...

2019-06-02 標簽：AI圖像分類深度學(xué)習(xí) 5429 0

一種通用的圖像分類方法

有了訓(xùn)練集和驗證集后，我們開始對數(shù)據(jù)集進行基準測試。這是一個分類問題，在給出一個測試數(shù)據(jù)時，我們需要將它分到12個類中的一個。我們將使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（C...

2018-06-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類數(shù)據(jù)集 5185 0

以《貓和老鼠》為例，計算任意視頻中湯姆貓和杰瑞鼠的出鏡時長

現(xiàn)在我們要下載視頻，并將它轉(zhuǎn)換成幀的形式。首先我們可以用VideoCapture( )函數(shù)從給定目錄中提取視頻，然后從視頻中提取幀，用imwrite( ...

2018-10-04 標簽：視頻圖像分類Python 5096 0

圖像分類中的一個常見問題

解決實際應(yīng)用中此類問題的主要思想就是限制模型的使用場景，這樣對目標物體的預(yù)測假設(shè)就會匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)。一種直接的方法是進行產(chǎn)品設(shè)計，你可以在用戶界面設(shè)計一個...

2018-07-11 標簽：分類器圖像分類機器學(xué)習(xí) 5076 0

使用TensorFlow框架演示了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在MNIST數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用

卷積層從原輸入的三維版本開始，一般是包括色彩、寬度、高度三維的圖像。接著，圖像被分解為過濾器（核）的子集，每個過濾器的感受野均小于圖像總體。這些過濾器接...

2018-08-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類數(shù)據(jù)集 4850 0

用MLP做圖像分類識別？

大神吳恩達（Andrew Ng）提到的方法之一，就是劃分不同集合，一部分用來訓(xùn)練，一部分用來驗證模型效果，這樣可以達到衡量你所訓(xùn)練的模型的效果如何。所以...

2018-07-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI圖像分類 4412 0

機器學(xué)習(xí)應(yīng)用及數(shù)據(jù)集

本文介紹了包括圖像分類、交易預(yù)測、情感分類、推薦系統(tǒng)、股票預(yù)測等在內(nèi)的若干個機器學(xué)習(xí)應(yīng)用及數(shù)據(jù)集。

2019-04-21 標簽：圖像分類股票預(yù)測機器學(xué)習(xí) 4406 0

完成一個簡單的端到端的機器學(xué)習(xí)模型需要幾步？

完成了下載數(shù)據(jù)，圖像分割和處理，就可以訓(xùn)練模型了。接下來，我們對數(shù)據(jù)進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）訓(xùn)練。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用圖像中的像素點逐步構(gòu)建出更高層次的特...

2019-04-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類數(shù)據(jù)集 4387 0

分布式文件系統(tǒng)的必要性,Python在分布式文件系統(tǒng)中的支持情況

這里通過收集或生成更多訓(xùn)練數(shù)據(jù)而得到的可預(yù)測投資回報率（ROI）比上面的概念稍復(fù)雜。首先，你需要收集到足夠多的數(shù)據(jù)，如下圖所示，使數(shù)據(jù)量超過“Small...

2018-10-21 標簽：編程語言圖像分類深度學(xué)習(xí) 4309 0