但是你的神经网络输出认为它是品牌B的汽车！使用先进的神经网络不是应该有95%的正确率吗？我不是夸大其词，类似的事情在过去也发生过。 ? 福特汽车（品牌A），但面向右侧 为什么会发生这种现象?...裁剪 与缩放不同，我们随机从原始图像中采样一部分。然后将这部分图像调整为原始图像大小。这个方法更流行的叫法是随机裁剪。下面是随机裁剪的例子。如果你靠近了看，你会注意到裁剪和缩放两种技术之间的区别。...从左侧开始分别为：原始图像，从左上角裁剪出一个正方形部分，然后从右下角裁剪出一个正方形部分。剪裁的部分被调整为原始图像大小。 通过下面的TensorFlow命令你可以执行随机裁剪。...在完成这些变换之后，我们需要保持原始图像的大小。由于我们的图像没有包含其边界之外的区域的任何信息，我们得做一些假设。...那么，如果我使用了所有的这些技术，能保证我的机器学习算法的健壮性吗？ 如果你用的是正确的方法，那这个问题的答案是 Yes ! 什么？你问正确方法是什么？嗯，有时不是所有的增强技术都对数据集有意义。
如果对原始数据集进行随机划分，验证集和训练集中可能存在若干个样本几乎相同，这将导致对网络模型性能的高估。因此，我将整个精灵的全部图像集合都分配给同一个数据集，而不是将精灵图像随机划分。...第一个模型：简单训练 第一次尝试时，在保持训练集和验证集互相独立的条件下，用原始精灵图像对神经网络进行训练。 该算法运行了20步，只用了大约一分钟，训练正确率已经全部达到了100%。...图像增强技术不是应该使我的网络模型预测性能变得更好么？ 别着急下结论，我们不能根据对训练集的分类效果来下定论。...该模型预测性能的整体下降是由于训练集变化的增加，如果它能转化为对验证集更好的分类性能，这应该是个好消息。 △ 图21：第二个模型对验证集的分类性能....△表1：测试集里精灵出现的频率 但是，如果我们期望计算机有一天能够成为地球上的机器人霸主，我们就不应该用这种笨拙的方法来衡量它们。如果计算机想比我弟弟更好地认出精灵宝贝，那他还需要好好努力。
但是你的神经网络输出认为它是品牌B的汽车！使用先进的神经网络不是应该有95%的正确率吗？我不是夸大其词，类似的事情在过去也发生过。 ? 福特汽车（品牌A），但面向右侧 为什么会发生这种现象?...对上面的汽车类型分类器来说，一个最简单的解决办法就是为数据集中的每种类别都添加朝向不同方向的汽车照片。更好的办法是，你只需要将现有的数据集中的照片水平翻转，使汽车朝向另一侧。...裁剪 与缩放不同，我们随机从原始图像中采样一部分。然后将这部分图像调整为原始图像大小。这个方法更流行的叫法是随机裁剪。下面是随机裁剪的例子。如果你靠近了看，你会注意到裁剪和缩放两种技术之间的区别。...从左侧开始分别为：原始图像，从左上角裁剪出一个正方形部分，然后从右下角裁剪出一个正方形部分。剪裁的部分被调整为原始图像大小。 通过下面的TensorFlow命令你可以执行随机裁剪。...在完成这些变换之后，我们需要保持原始图像的大小。由于我们的图像没有包含其边界之外的区域的任何信息，我们得做一些假设。
这里的问题是，学生模型的大小应该比老师的小得多。 本工作流程简要阐述了知识蒸馏的思想。 为什么要小？这不是我们想要的吗？将一个轻量级模型部署到生产环境中，从而达到足够的性能。...用图像分类的例子来学习 对于一个图像分类的例子，我们可以扩展前面的高层思想： 训练一个在图像数据集上表现良好的教师模型。在这里，交叉熵损失将根据数据集中的真实标签计算。...现在，为了训练学生模型，训练目标变成分别最小化来自教师和学生模型的原始对数之间的平均平方误差。 ?...原始logits可以捕获噪声，而一个小模型可能无法很好的拟合。这就是为什么为了使这个损失函数很好地适合蒸馏状态，学生模型需要更大一点。...为了更好地指导学生模型训练，使用数据增强会有帮助，特别是当你处理的数据较少的时候。因为我们通常保持学生模型比教师模型小得多，所以我们希望学生模型能够获得更多不同的数据，从而更好地捕捉领域知识。
我将带您亲历的我曾经的旅程，并通过这使你深刻的理解 cnn 是如何工作的。 在这篇文章中我将讨论卷积神经网络背后的架构，这是为了解决图像识别和分类问题。...在下面的描述中，1 号是白色的，256 是最黑暗的阴影绿色（实际上应该是黑色，但是为了便于表示每个像素的编号都以一种颜色，绿色的深浅程度进行表示）。...高步值长时我们跨过的像素值，因此产生较小的输出量； 补零 —— 这有助于我们保持输入图像的大小。 如果只在原始图像周围添加一个补零的层数，并且步长为一，那么输出将保留原始图像的大小。...卷积和池化层只是从原始图像中提取了特征，然而想要生成最终的输出，我们需要在卷积层之后加入一个全连接层，并使全连接层的输出等于我们的实际的图像分类的类别。...这是我们在处理图像时通常需要做的事情，因为在捕获图像时，不可能捕获相同大小的所有图像。 为了简化您的理解，我刚刚使用了单个卷积层和单个池化层来进行讲解，而通常我们是不会定义这种简单的神经网络结构的。
在医学图像分析的众多可用方法中，UNet是最受欢迎的神经网络之一，它通过在编码器和解码器之间添加级联来保持原始特征，这使得它在工业领域仍有广泛的应用。...同时，Transformer作为一种主导自然语言处理任务的模型，现已被广泛地引入到计算机视觉任务中，并在目标检测、图像分类和语义分割等任务中取得了良好的效果。...3复现 由于在TUnet中处理原始图像，原始图像和图像patch的大小非常重要，因为它们决定了Transformer模型的大小和运行速度。...为了使模型更好地处理数据，作者将整个图像用1024进行分割，1024是数据集中所有CT切片的近似最大绝对值。...整个模型仍然是端到端的从头到尾地训练原始模型。
精度提升技巧2：架构修改 basic block如下所示，这里应该是BNN中常见的ResNet-18的basic block： 三点修改： 输入输出通道数量相比原始架构都扩大m倍，后面验证generality...这个basic block相比于Bi-Real Net，有三点优势： BiNeal的输入为1-bit，这样就不需要频繁地进行精度的转换，也减少了数据搬移的次数; 不包含PReLU，sign (这里指的应该是...图像分类任务上的SAT 所有的模型都是在Snapdragon 845 CPU(Cortex-A75@2.8GHz)平台上进行的测试，为了更好地对比，对于不同bit都选取其最好的engine，即FP32和...Bolt在Snapdragon 845 CPU(Cortex-A75@2.8GHz)平台上测试的，前面图像分类不是说8-bit在TFLite更好吗，这里咋还换了engine。...超分辨率 对EDSR进行binarize，原始模型有点大，为了可以进行通道扩增使用了更小的模型，block数更少，通道数更小了，第一层和最后一层保持为8-bit，同样也是SAT更好。
我们能够以此看到模型在我们的验证集上为超拟合或是欠拟合，这可以帮助我们更好地调整模型。 我们通过保持 80% 图像作为训练数据集及 20% 作为验证集来划分 4750 图像的数据集。...但需要注意的是我们所拥有的数据往往存在数据类别不平衡的情况。我们首先应该处理这一问题，从而使得模型的每批样本即便拥有少量图像数据，也能达到较好的分类效果。...现实生活中的数据集很少能够达到数据平衡，而且模型对少数类样本的分类效果并不好。错误地分类一个少数类样本往往比错误分类一个正常数量样本会付出更大的代价。...我训练了一个图像大小为 64*64（在 ImageNet 数据集上微调）的模型，释放了一些层，并使用周期性学习率和快照集成技术，得到了模型的权重，然后将图像的大小改为 299*299，再一次对图像大小为...步骤 5 最后一步是将结果可视化，这一步是为了检查哪一种图像分类具有最好或最差的性能，同时这也是提高训练准确性的必要步骤。 构造混淆矩阵是了解模型好坏的一个非常有效的方法。
虽然经典的调整器通常会具备更好的小图像感知质量（即对人类识别图片更加友好），本文提出的可学习调整器不一定会具备更好的视觉质量，但能够提高CV任务的性能。...但是，这些方法是在深度学习成为视觉识别任务的主流解决方案之前就发展起来的，因此没有对深度学习进行专门的优化。 近年来，通过图像处理方法在提高分类模型的准确性和保持感知质量方面取得了良好的效果。...这类方法保持了分类模型的参数固定，并且只训练了增强模块。此外，也有一些方法采用了联合训练预处理模块和识别模型，这些算法建立了具有混合损失的训练框架，允许模型同时学习更好的增强和识别。...然而，在实践中，调整图像大小等识别预处理操作不应该优化为更好的感知质量，因为最终目标是让识别网络产生准确的结果，而不是产生对人觉得“看起来好”的图像。...因此，本文提出了一种与分类模型联合训练的新型图像调整器（如上图所示）。 并且，这种设计能够提高分类模型的性能（如上表所示）。 3.
该网格的大小可以是3×3和5×5等。然而，我们想要检测和分类的对象可能会在图像中变形或被遮挡。 在DCN中，网格是可变形的，因为每个网格点都可以通过一个可学习的偏移量移动。...北大、清华和微软亚研的研究者们提出了一种新的视觉物体表示方法，称作 RepPoints（representative points，代表性点集），这种方法能更精细地描述物体的几何位置和进行图像特征的提取...可变形卷积与 RepPoints 很好地结合在一起，因为它的卷积是在一组不规则分布的采样点上计算的，另外，它的分类可以指导训练这些点的定位。...从另一个角度来理解RepPoints： 可形变卷积通过最后的分类分支和回归分支的监督，自适应的关注到合适的特征位置，提取更好的特征，但是我一直没想明白的是可形变卷积真的能够关注到合适的特征位置吗，可形变卷积的偏移量学习是非常自由的...，可能会跑到远离目标的位置，那么这些特征真的是有帮助的吗，这些问题一直困扰着我，我觉得可形变卷积的中间过程太模糊了，太不直接了，是难以解释的。
那么：它们是两个不同的函数吗？ 答案是否定的，因为"（c +d）"和"a"实际上是一回事，它们的表达能力相同。例如，如果您选择c = 10和d = 2，我可以选择 a= 12，我们得到相同的结果。"...指数函数对负数是饱和的，这意味着它平滑地趋向于一个常数。使用指数函数我们可以更好地模拟原始的ReLU函数，同时在一定程度上保留负部分。...下面是ELU的数学公式： ELU(x) = max(0, x) + min(eˣ — 1, 0) 在许多情况下，ELU函数比原始 ReLU 函数有更好的表现。...在这里，我故意遗漏了那些不太为人所知或使用的函数，如softplus, softsign,和relu6函数。我选择这样做，是为了使保持文章尽可能简短的同时，让大家了解常用的激活函数。...如果您未能理解这篇文章中的任何函数，不同意我的论述，或希望看到一些扩展的概念，请在评论部分留言让我知道，我会尽可能保持本文档的更新:)
我不是计算机视觉专家，但我学到了一些东西，我将与大家分享。 项目：昼夜图像分类器 我们建立了一个简单的分类器，在给定一幅图像的情况下，可以正确地识别出它是白天图像还是夜晚图像。...注意到这些图像之间有什么可测量的差异吗？这有助于以后分离图像类。 注意到不同的图像大小不同吗？当你想应用任何图像处理(或深度学习)时，这并不理想。...我们将所有图像的大小调整为标准大小(1100,600)。选择这个形状不是强制性的，但是无论你选择哪个形状，都需要在整个项目中保持不变。 大多数分类问题都要求目标类是数字格式的。...为了从图像中提取特征，我们需要了解图像的一些基本性质。 我们需要提取这样的特征来区分白天和夜晚的图像。当你面对分类挑战时，你可能会问自己：我如何区分这些图像？...步骤5：评估分类器 每个模型都需要根据看不见的数据进行评估。还记得我们留着测试的数据吗？我们需要对测试图像进行分类并评估模型的准确性。 为了找到模型的准确性，我们需要找到错误分类图像的计数。
为了建立这样一个图像分类器，我们将需要一个良好的训练集，其中包括每个蘑菇物种的几十张图像。...作为一个例子，我将从获得一个蘑菇的物种实体开始，即毒蝇伞（Amanita muscaria），它甚至有自己的绘文字： 我们还可以获得一个缩略图，以更好地了解我们正在谈论的内容： 值得庆幸的是，由公民科学家组成的...这里我们将使用Wolfram ImageIdentify Net V1： 我们可以检查网络的大小对于目前的智能手机来说是否合理地小。...作为一项规则，它不应该超过100MB： 由于一兆字节有一百万个字节，我们的大小约为60兆字节，可以清除这个限制。...如果我们点击原始Wolfram语言模型的输入端口，我们将看到以下面板： 在转换过程中，我们将需要指定输入类型为图像，并包括每个颜色通道的平均图像值作为偏置。
为了更好地理解这个2步过程(encoder + FC)，你可以这样想:encoder将图像映射到一些高维空间(例如，在ResNet18的情况下，我们讨论的是512维，而对于Resnet101 - 2048...在查看训练循环之前，您应该了解的一件事是要训练哪种模型。这非常简单：编码器（例如ResNet，DenseNet，EffNet等），但没有常规的FC层进行分类。 这里不是分类头，而是投影头。...首先，在训练完成后，去掉投影头，使用投影头之前的特征是会获得更好的效果。作者解释说，由于我们降低了嵌入的大小，导致信息丢失。其次，增强的选择很重要。作者提出了裁剪和色彩抖动的组合。...指数移动平均更稳定的训练，随机移动平均更好的泛化和整体性能。 自动混合精度训练，以便能够训练更大的批大小(大约是2的倍数)。 标签平滑损失，LRFinder为第二阶段的训练(FC)。...因此，通过更好的扩展集或不同的数据集(可能使用更细粒度的类)，SupCon 可能会产生更好的结果，而不仅仅是与常规分类训练相当。
我们可以通过指数地增加我们输入系统的选框的数量来提高精确度。输出结果应该是这样： ? 这个方法有利有弊。尽管我们的解决方案看起来比原始的方法好一点点，但是它粗筛出很多的选框，实际结果基本一样。...继续阅读以了解另一种能产生更好结果的方法。 方法4：提高效率 先前我们看到的方法在很大程度上是可以接受的，但我们还可以构建一个比之前更加高效的系统。你能建议怎么做吗？在我脑海中，我能提出一个优化方案。...如果我们思考一下方法3，可以做两件事来让模型更好： 增加网格的大小：将网格大小增加到20，替代原有的10： ?...你能否建议我们从哪里以及如何使用深度学习解决我们的问题吗？我已经列出一些方法，如下： 可以通过神经网络输入原始图像来减少维度，而不是输入原始图像的所有区域。 还可以使用神经网络来限定图像区域的选择。...可以强化深度学习算法，使预测尽可能地接近图像中物体的原始边界框，这将确保算法能够更严格地、更精细地预测边界框。
在我们的例子中，所谓的完全空间应该包含不同的特性，能够有效地抵抗各种变形，例如位移、旋转等。此外，一个好的图像描述符应该能够捕获具有粗图像金字塔结构的实体图像模式。...为了更好地捕获语义上下文信息，我们将pixelwise通道特性分组为具有不同大小内核函数的基于区域的特性。...通过池式操作(ACF)可以对SFCF进行细化，动态调整不同大小的支持区域，同时保持与整体图像的结构一致性。随后，将二维ACF扩展为一维全连接特征向量，使其更好地适合于集成分类器学习。...基于启动的方法(如AdaBoost)是建立在这样一个事实之上的:所选的周分类器应该最小化训练错误，保持或减少测试错误。...我们以 的采样速率，对四种不同尺度(s = 1,2,4,8)的物体进行采样。最小的金字塔图像由采样窗口的大小决定，最大的金字塔图像与原始图像大小相同。
即使网络学会了考虑这一点，在模型创建时设置更好的偏差可以减少训练时间。...，将输入和输出通道设置为可被 4 或更大的 2 的倍数整除 从 3 (RGB) 到 4 通道填充图像输入 使用批量大小 x 高度 x 宽度 x 通道 对于递归层，将批次和隐藏大小设置为至少可被 4 整除...理想情况下，您使用的网络已经针对相同的数据类型（图像、文本、音频）和与您的任务（分类、翻译、检测）类似的任务进行了训练。有两种相关的方法： 微调 微调是采用已经训练好的模型并更新特定问题的权重的任务。...您遵循此方法是因为原始 top 是针对特定问题进行训练的，但您的任务可能会有所不同。通过从头开始学习自定义顶部，您可以确保专注于您的数据集——同时保持大型基础模型的优势。...但是，因为它只是一个任意索引，我们可以更好地使用 one-hot 编码。与上一个技巧类似，这种表示在索引之间没有建立关系。 （重新）缩放数值 网络通过更新权重进行训练，优化器负责这一点。
级联算法在人脸检测中得到了广泛的应用，其中首先可以使用计算量小的分类器来缩小大部分背景，同时保持召回。 今天说的这个技术就是提出了一种由两个主要步骤组成的级联卷积神经网络方法。...经过两次卷积和池化运算后，原始图像的分辨率由227×227变为55×55，第二次池化后图像大小为27×27，输出到第五层，图像大小减小到13×13。...它可以看作是重要的高维特征图。随后，对图像进行上采样并将其放大到原始图像大小，所述位置的像素结果与分类结果相对应。...04 Cascade Structure 级联结构在人脸检测中得到了广泛的应用，首先可以利用计算量小的分类器来去除大部分背景，同时保持召回。...与传统分类器训练中的难样本挖掘不同，在训练过程中自适应地选择难样本。在每一批中，计算候选区域的损失函数，并根据损失值对它们进行排序。
上已经收录，更多往期高赞文章的分类，也整理了很多我的文档，和教程资料。欢迎Star和完善，大家面试可以参照考点复习，希望我们一起有点东西。 为了保证的可读性，本文采用意译而非直译。...在我的网站上，我注意到我的主页的页面大小 超过了 1.1MB，图片占了约88%，我还注意到我提供的图像比它们需要的大(在分辨率方面)，显然，还有很多改进的空间。...压缩图像就是在图片保持在可接受的清晰度范围内同时减少文件大小，我使用 imagemin 来压缩站点上的图像。...例如，当我将屏幕截图从上面转换到 WebP 时，我得到了一个 88kb 的文件，其质量与 913kb 的原始图像相当，减少了90% ! 看看这三张图片，你能说出区别吗?...这意味着，通过使用 WebP 图像，可以为大约 70% 的客户提供更快的 web 页面及更好的体验。
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