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图像分类】从数据和经典网络开始

欢迎大家来到图像分类专栏,本篇简单介绍数据图像分类中的经典网络的进展。...本篇文章提炼出用于图像分类数据及其适用方向,涵盖人物、医学、动物、工业等多个领域,同时基于业界最权威的分类评价数据——ImageNet,分析近年来图像分类中经典网络所取得的进展。...2 数据 俗话说:巧妇难为无米之炊。数据作为驱动深度学习的源动力之一,更是图像分类任务的根基,直白来说,任何领域的分类研究都离不开数据。...抛开上文中列举的领域相关性,图像分类数据又可以分为初级版、进阶版和高级版。 ?...高级版适用于经过多个任务历练并需要根据实际需求和科研方向来选择数据的同学,这就涉及到多标签分类、细粒度分类和少样本分类等更复杂的任务,此时需要选择MS COCO、ImageNet等更高层级的数据,同时还有可能同时利用这些数据

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开源数据汇总 | 小目标检测、图像分类图像识别

编辑丨极市平台 宠物图像数据 数据下载地址:http://m6z.cn/5TAgdC 一个包含 37 个类别的宠物数据,每个类别大约有 200 张图像。...猫咪数据 数据下载地址:http://m6z.cn/5TAgbw CAT 数据包括超过 9,000 张猫图像。对于每张图像,猫的头部都有九个点的注释,眼睛两个,嘴巴一个,耳朵六个。...honeybee:蜜蜂数据,包含118张图像,每张图像平均有28±6个蜜蜂(640×480)。数据被平均分配用于训练和测试。仅前32张图像用于训练。...斯坦福狗狗数据 数据下载地址:http://m6z.cn/6nF6kM 斯坦福狗数据包含来自世界各地的 120 种狗的图像。...该数据是使用 ImageNet 中的图像和注释构建的,用于细粒度图像分类任务。

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机器学习的十大图像分类数据

为了帮助构建对象识别模型,场景识别模型等,编制了最佳图像分类数据的列表。这些数据的范围和大小各不相同,可以适应各种用例。此外数据已分为以下几类:医学成像,农业和场景识别等。...医学图像分类数据 1. 递归蜂窝图像分类 –此数据来自递归2019挑战。竞赛的目标是利用生物显微镜数据开发可识别复制品的模型。关于比赛的全部信息可以在这里找到。...CoastSat图像分类数据 –用于开放源代码海岸线测绘工具,该数据包含从卫星获取的航空图像数据还包括与标签有关的元数据。...Intel图像分类 –由Intel为图像分类竞赛而创建,此扩展图像数据包含约25,000张图像。此外图像分为以下几类:建筑物,森林,冰川,山脉,海洋和街道。数据已分为用于训练,测试和预测的文件夹。...TensorFlow Sun397图像分类数据 –来自Tensorflow的另一个数据,该数据包含场景理解(SUN)基准中使用的108,000多幅图像。此外图像已分为397类。

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kaggle 图像分类竞赛实战(一):数据下载和清洗

前言 本文集以 Kaggle 网站真实竞赛《dogs-vs-cats-redux-kernels-edition》为主线,讲解如何使用深度学习技术解决图像分类问题。...本文作为文集第一篇,讲解图像数据的下载和清洗。 1. kaggle 命令行 不熟悉 kaggle 命令行接口的读者可参考专栏 《Kaggle 命令行工具查看 AI 最新竞赛和下载数据》。...数据处理 2.1 查看数据 2.1.1 解压数据 $ unzip train.zip && unzip test.zip 2.1.2 查看训练和测试图片数量 # 训练集数量 $ ls train...'datasets/train'), load('datasets/test') train_datasets, test_datasets = load_datasets() 2.1.4 随机查看数据...如果对数字标签不满意,想看文本分类名称(只有英文)。可以参考专栏 《Keras 手动搭建 VGG 卷积神经网络识别 ImageNet 1000 种常见分类》第 3.5 小节 。

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【深度学习】小目标检测、图像分类图像识别等开源数据汇总

编辑丨极市平台 导读 本文收集整理了多个小目标检测、图像识别、图像分类等方向的开源数据,本次还有猫咪、斯坦福狗狗数据以及3D MNIST数字识别等~ 宠物图像数据 数据下载地址:http://m6z.cn...猫咪数据 数据下载地址:http://m6z.cn/5TAgbw CAT 数据包括超过 9,000 张猫图像。对于每张图像,猫的头部都有九个点的注释,眼睛两个,嘴巴一个,耳朵六个。...honeybee:蜜蜂数据,包含118张图像,每张图像平均有28±6个蜜蜂(640×480)。数据被平均分配用于训练和测试。仅前32张图像用于训练。...斯坦福狗狗数据 数据下载地址:http://m6z.cn/6nF6kM 斯坦福狗数据包含来自世界各地的 120 种狗的图像。...该数据是使用 ImageNet 中的图像和注释构建的,用于细粒度图像分类任务。

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近几年,关于基于Imagenet数据图像分类的模型总结

在本系列中,我将回顾几个最显着的 deeplearn 图像分类的模型。...AlexNet (2012 ) 2012 年,AlexNet 由 Alex Krizhevsky 为 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 ( ILSVRV ) 提出的,ILSVRV 评估用于对象检测和图像分类的算法...下面是完整 GoogleNet 架构的缩小图像。 ResNet (2015) 由于深度神经网络训练既费时又容易过拟合,微软引入了一个残差学习框架来改进比以前使用的更深的网络的训练。...下面是描绘DenseNet 的图像。 在这里插入图片描述 Xception (2016) Xception是Google公司继Inception后提出的对 Inception-v3 的另一种改进。...对比下,ResNet50和ResNeXt-50的网络结构图如下: MobileNetv3 (2019) 在ImageNet分类任务上,相对于MobileNetV2, MobileNetV3-small

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R语言基于Keras的小数据深度学习图像分类

p=6714 必须使用非常少的数据训练图像分类模型是一种常见情况,如果您在专业环境中进行计算机视觉,则在实践中可能会遇到这种情况。“少数”样本可以表示从几百到几万个图像的任何地方。...作为一个实际例子,我们将重点放在将图像分类为狗或猫的数据集中,其中包含4,000张猫狗图片(2,000只猫,2,000只狗)。...让我们从数据开始吧。 下载数据 使用 Dogs vs. Cats数据 。 这里有些例子: ? 该数据包含25,000张狗和猫的图像(每类12,500张),543 MB 。...path(base_dir,“validation”) 使用预训练的convnet 在小图像数据上深入学习的一种常见且高效的方法是使用预训练网络。...一个预训练的网络是一个先前在大型数据上训练的已保存网络,通常是在大规模图像分类任务上。

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【动手学深度学习笔记】之图像分类数据(Fashion-MNIST)

1.图像分类数据(Fashion-MNIST) 这一章节需要用到torchvision包,为此,我重装了 这个数据是我们在后面学习中将会用到的图形分类数据。...它的图像内容相较于手写数字识别数据MINIST更为复杂一些,更加便于我们直观的观察算法之间的差异。 这一节主要使用torchvision包,主要用来构建计算机视觉模型。...torchvision包的主要构成 功能 torchvision.datasets 一些加载数据的函数及常用数据接口 torchvision.madels 包含常用的模型结构(含预训练模型) torchvision.transforms...**第一次调用从网上自动获取数据。 通过设置参数train来制定获取训练数据或测试数据(测试:用来评估模型表现,并不用来训练模型)。...训练和测试都有10个类别,训练集中每个类别的图像数为6000,测试集中每个类别的图像数为1000,即:训练集中有60000个样本,测试集中有10000个样本。

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基于线性SVM的CIFAR-10图像分类

那么本文就将带领大家动手写出自己的SVM程序,并且应用到图像分类问题中。我们将在经典的CIFAR10图像数据上进行SVM程序验证。 话不多说,正式开始! 1....这就是SVM的基本思想:尽量让所有样本距离分类超平面越远越好。 2. 线性分类与得分函数 在线性分类器算法中,输入为x,输出为y,令权重系数为W,常数项系数为b。...以图像识别为例,共有3个类别「cat,dog,ship」。令输入x的特征维度为4「即包含4个像素值」,W的维度是3x4,b的维度是3x1。在W和b确定后,得到各个类别的得分函数s为: ?...线性SVM实战 首先,简单介绍一下我们将要用到的经典数据:CIFAR-10。 CIFAR-10数据由60000张3×32×32的 RGB 彩色图片构成,共10个分类。...这个数据最大的特点在于将识别迁移到了普适物体,而且应用于多分类,是非常经典和常用的数据。 ? 这个数据网上可以下载,我直接给大家下好了,放在云盘里,需要的自行领取。

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不平衡数据分类实战:成人收入数据分类模型训练和评估

数据集中个人收入低于5万美元的数据比高于5万美元的数据要明显多一些,存在着一定程度的分布不平衡。 针对这一数据,可以使用很多不平衡分类的相关算法完成分类任务。...在本教程中,您将了解如何为数据分布不平衡的成人收入数据开发分类模型并对其进行评估。 学习本教程后,您将知道: 如何加载和分析数据,并对如何进行数据预处理和模型选择有一定启发。...针对成人收入不平衡分类的具体内容如下: 教程大纲 本教程主要分为了以下五个部分: 成人收入数据介绍 数据分析 基础模型和性能评价 模型评价 对新输入数据进行预测 成人收入数据介绍 在这个教程中,我们将使用一个数据分布不平衡的机器学习常用数据...同时这些标签数据分布不平衡,'<=50K'类标签比重更大。 考虑到标签数据分布不平衡的情况并不严重,并且两个标签同等重要,本教程采用常见的分类准确度或分类误差来反映此数据上的相关模型性能。...分析数据 成人数据是一个广泛使用的标准机器学习数据,用于探索和演示许多一般性的或专门为不平衡分类设计的机器学习算法。

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医学图像开源数据汇总

FASCICLE 小腿肌肉超声数据 数据链接:http://m6z.cn/631rex FAscicle 小腿肌肉超声数据是一个由 812 幅小腿肌肉超声图像组成的数据,用于分析肌肉弱点并预防受伤...肿瘤数据 数据链接:http://m6z.cn/5zCyGj 这一数据是通过仔细注释几名患有不同器官肿瘤并在多家医院被诊断出的患者的组织图像获得的。...结直肠腺癌组织学图像数据 数据链接:http://m6z.cn/6axBLk 该数据包含 100 张 H&E 染色的结直肠腺癌组织学图像。...淋巴结切片的组织病理学数据 数据链接:http://m6z.cn/6axBNq 本数据由从淋巴结切片的组织病理学扫描中提取的 327.680 张彩色图像 (96 x 96px) 组成。...m2caiSeg腹腔镜图像数据 数据链接:http://m6z.cn/5yW8q0 m2caiSeg是根据真实世界外科手术的内窥镜视频源创建的。

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数据挖掘】分类任务简介 ( 分类概念 | 分类和预测 | 分类过程 | 训练 | 测试 | 数据预处理 | 有监督学习 )

分类概念 II . 分类 ( 离散值 ) 和 预测 ( 连续值 ) III . 分类过程 IV . 分类过程中使用的数据 ( 训练 | 测试 | 新数据 ) V . 数据预处理 VI ...., 将分类结果与真实结果进行对比 ; ③ 准确率 : 使用模式分类的结果 , 与测试真实数据 , 分类正确的比例是 准确率 ; ④ 测试要求 : 测试 与 训练 不相关 ; IV ....分类过程中使用的数据 ( 训练 | 测试 | 新数据 ) ---- 1 ....分类过程中使用的数据 : ① 训练 : 使用训练集训练 模型 ; ② 测试 : 使用测试机验证 模型 的准确性 , 如果准确就使用该模型 , 如果不准确继续训练 ; ③ 新数据 : 使用模型 预测...新数据的未知字段的分类 ; ④ 相同点 : 三种数据的格式是一样的 ; 2 .

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