2.图像分类问题的3层境界 多类别图像分类在不同物种的层次上识别,往往具有较大的类间方差,而类内则具有较小的类内误差。 细粒度图像分类具有更加相似的外观和特征,导致数据间的类内差异较大,分类难度也更高。 实例级分类可以看做是一个识别问题,比如人脸识别。 3.传统图像分类关键问题 (1)数据预处理 (2)图像...
KNN算法的核心是K个邻接点,假设K取20,KNN算法认为,在最近的K个数据中,哪个数据类别占据的最多,图片就应该被划分为哪个类(就本题,简单图片分类来说)。 如K=20,则查看前20个数据,假设其中有10个数据标签为飞机,5个小狗,5个小猫,则我们可以认为,我们待分类的这张图片最有可能是飞机。 显然,我们如果取不同的...
细粒度图像分类 (Fine-grained image categorization), 又被称作子类别图像分类 (Sub-category recognition),是近年来计算机视觉、 模式识别等领域一个非常热门的研究课题。 其目的是对属于同一基础类别的图像(汽车、狗、花、鸟等)进行更加细致的子类划分, 但由于子类别间细微的类间差异以及较大的类内差异, 较之普通...
三、代码实战 下面我将用PyTorch框架搭载一个卷积神经网络模型，手把手教大家构建CNN网络，包括输入层，卷积层，池化层等。通过PyTorch搭建CNN进行图像分类，图像分类的数据集采用CIFAR10数据集，下面的简单易懂的代码部分：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets,...
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分享记录一下几年前最开始学神经网络的一个小demo,在jupyter中实现。使用PyTorch搭建卷积神经网络对FashionMNIST数据集分类,通过参数搜索寻找最优的超参数,tensorboard记录损失和准确率数值。 1. 预处理 1.1 导包 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F ...
[AI训练营]基于飞桨实现的简单图像分类 0 项目背景 初次了解百度飞桨paddlepaddle框架,参加本次[AI达人训练营]的学习,了解了深度学习,尝试构建一个食物分类的模型。 1 项目实现简介 食物分类 2 数据集介绍 本数据集使用AI训练营官方提供的图像分类数据集 猫12分类 垃圾40分类 场景5分类 食物5分类 蝴蝶20分类 数据...
收集数据集:为了训练分类器,我们需要收集一组简单的字母图像。在这个例子中,我们可以生成一些随机的字母图像,然后手动标注它们。还可以使用开源数据集,如MNIST等。 准备数据集:将数据集分成训练集和测试集,并将每个图像转换为PyTorch张量。 import torch from torchvision import datasets,transforms transform = transforms...
但是如果是softmax来做的话,还是线性分类器吗?线性应该指的是核心函数,这边softmax没有什么要学习的权重,所以对图像的分类还是线性边界,所以这个应该还是一个线性的分类器。 正则化 正则化可以在某种程度上限制模型表达关系的复杂程度,同时限制一些overfitting。首先我们先看一下什么是正则化,刚才我们讲loss的时候只有优...
1 import numpy as np 2 import torch 3 import torch.nn as nn 4 import torch.nn.functional as F 5 import torch.optim as optim 6 from torchvision import