论文名称:《A Genetic Programming Approach with Building Block Evolving and Reusing to Image Classification》 Building Block Evolving and Reusing? 简单来说,这篇文章的核心思想就是先使用GP演化一些模型,然后再使用GP将这些模型拼接起来,类似于Stacking的思想。 基础知识 简单来说,GP在图像分类中主要使用了强类型...
这些模型通过学习大量的图像数据,能够识别出图像中的关键特征,如形状、纹理和颜色等,从而实现对垃圾的准确分类。 在实际应用中,图像分类的流程通常涉及图像预处理、特征提取、模型训练、分类决策以及后处理等步骤。图像预处理是为了确保输入到模型的图像数据具有良好的质量和一致性,包括调整图像大小、归一化像素值等。特征...
数据集涵盖多种地形和地物,用于评估图像分类算法在遥感图像上的性能。 • NaSC-TG2 NaSC-TG2(National Scale Crop-Type Dataset)是一个全国范围内的作物类型分类数据集,含有多种作物类别及其生长期影像,适用于农业监测、作物分类研究,支持精准农业应用。 4. 论文方法 4.1 混合QC-CNN 模型的整体框架如图所示,包含...
区分区域主要基于图像上的滤波器响应来定位,这不能用性能度量直接优化; 现有方法将基于区域的特征提取器单独训练为一个独热分类任务,然而这一方法却忽略了整个对象的知识。 为了解决上述问题,本文提出了一种新的“过滤和蒸馏学习”(FDL)模型,以提高FGVC细分部分的区域关注度。 首先,基于提议和预测之间的匹配性,本文...
ICCV2023-一个模型助你实现图像分类和文本生成(代码开源) 论文题目:TOAST: Transfer Learning via Attention Steering 中文译名:TOAST:通过注意力引导的迁移学习 原文链接:http://export.arxiv.org/abs/2305.15542 代码链接:https://github.com/bfshi/TOAST ...
在近年来,卷积神经网络(CNNs)在高光谱图像(HSIs)的分类中引起了广泛关注。由于其自注意机制,Vision Transformer(ViT)相对于CNNs提供了有希望的分类性能。许多研究人员已经将ViT纳入HSI分类的目的。然而,由于当前版本不使用空间-光谱特征,因此其性能可以进一步提高。在本文中,提出了一种新的形态Transformer(morphFormer)...
与卷积神经网络 (CNN) 相比,Vision Transformer (ViT) 因其具有良好的性能而在图像分类任务中成为趋势。 因此,许多研究人员尝试将 ViT 纳入高光谱图像 (HSI) 分类任务中。 为了获得令人满意的、接近 CNN 的性能…
数据不平衡:输入数据可能存在分类不平衡的情况,从而影响模型的准确性。 因此,通过选择具有代表性的实例来减少输入数据的数量,消除冗余数据,并保证分类的平衡,是遗传编程在图像分类任务中提高效率和准确性的一种有效方法。针对上述问题,《Instance Selection-Based Surrogate-Assisted Genetic Programming for Feature Learning...