圖像分類的5種技術(shù)，總結(jié)并歸納算法、實(shí)現(xiàn)方式，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)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(biāo)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(biāo)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(diǎn)，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(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 3.2萬 0

一種十億級數(shù)據(jù)規(guī)模的半監(jiān)督圖像分類模型

除此模型之外，本研究還嘗試了幾種其他的模型結(jié)構(gòu)，一是移除教師 - 學(xué)生模型并使用自訓(xùn)練模型，二是在進(jìn)行模型微調(diào)時使用推斷出的標(biāo)簽作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在實(shí)驗(yàn)分析...

2019-05-08 標(biāo)簽：函數(shù)圖像分類數(shù)據(jù)集 3932 0

機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用及數(shù)據(jù)集。

2019-04-21 標(biāo)簽：圖像分類股票預(yù)測機(jī)器學(xué)習(xí) 4378 0

完成一個簡單的端到端的機(jī)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(jìn)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(diǎn)逐步構(gòu)建出更高層次的特...

2019-04-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類數(shù)據(jù)集 4368 0

一個能同時完成四個任務(wù)的的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

顧名思義，“表示”(representation) 就是信息在網(wǎng)絡(luò)中編碼的方式。當(dāng)一個單詞、一個句子或一幅圖像 (或其他任何東西) 作為輸入提供給一個訓(xùn)...

2019-03-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像生成器 3411 0

DNN解決ImageNet時的策略似乎比我們想象的要簡單得多

這就避免了對圖像的顯式分區(qū)，并且盡可能接近標(biāo)準(zhǔn)CNN，同時仍然實(shí)現(xiàn)概述的策略，我們稱之為模型結(jié)構(gòu)BagNet-q：其中q代表最頂層的感受域大小（我們測試...

2019-02-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 2260 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒屬性，一直是困擾研究人員和開發(fā)者最頭疼的問題之一

同理，噪聲尺度可以測量模型所見的數(shù)據(jù)變化（在訓(xùn)練的給定階段）。當(dāng)噪聲規(guī)模很小時，快速并行查看大量數(shù)據(jù)變得多余；反之，我們?nèi)匀豢梢詮拇骲atch數(shù)據(jù)中學(xué)到...

2018-12-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí) 4060 0

如何用單獨(dú)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(dá)Volta V100 GPU上用100%的計(jì)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(jìn)行前向和后...

2018-11-12 標(biāo)簽：GPU圖像分類深度學(xué)習(xí) 7245 0

圖像分類比賽中，你可以用如下方案舉一反三

在大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中，我們首先要做的（也是最重要的任務(wù)）就是在使用算法之前分析數(shù)據(jù)集。這一步驟之所以重要，是因?yàn)樗軌蜃屛覀儗?shù)據(jù)集的復(fù)雜度有深入的了...

2018-11-02 標(biāo)簽：圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2261 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(bào)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(biāo)簽：編程語言圖像分類深度學(xué)習(xí) 4300 0

以《貓和老鼠》為例，計(jì)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(biāo)簽：視頻圖像分類Python 5070 0

機(jī)器學(xué)習(xí)的變革,隨機(jī)和分散的網(wǎng)絡(luò)

嗅覺系統(tǒng)中的神經(jīng)元是對整個接收區(qū)域隨機(jī)采樣，并非針對某一特定區(qū)域。在類似視覺皮層的映射系統(tǒng)中，神經(jīng)元所在的位置解釋了它所攜帶的信息。但是在嗅覺皮層中卻不...

2018-10-04 標(biāo)簽：圖像分類視覺系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) 2287 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(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類數(shù)據(jù)集 4830 0

分類問題訓(xùn)練的GAP-CNN在目標(biāo)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(xiàng)表示分類...

2018-08-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7594 0

通過訓(xùn)練大型卷積網(wǎng)絡(luò)，可以預(yù)測數(shù)十億社交媒體圖像的hashtag

本文試圖通過研究一個未被探索的數(shù)據(jù)體系來解決這個復(fù)雜的問題：數(shù)十億張帶有社交媒體“標(biāo)簽”（hashtags）的真實(shí)圖片。這個數(shù)據(jù)源的優(yōu)點(diǎn)是：它很大，并且...

2018-08-19 標(biāo)簽：圖像分類數(shù)據(jù)集 2543 0

圖像分類中的一個常見問題

解決實(shí)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(biāo)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(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)，你可以在用戶界面設(shè)計(jì)一個...

2018-07-11 標(biāo)簽：分類器圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí) 5065 0

用MLP做圖像分類識別？

大神吳恩達(dá)（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(yàn)證模型效果，這樣可以達(dá)到衡量你所訓(xùn)練的模型的效果如何。所以...

2018-07-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI圖像分類 4400 0