原文：https://viso.ai/computer-vision/image-classification/
随着计算机与人工智能技术的不断发展，图像识别已经成为一项重要而具有挑战性的任务。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习算法，在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将详细介绍CNN在图像识别中的应用，并探讨一些优化策略，以提高其性能和效果。
图像分类，作为计算机视觉的一个基础而关键的领域，其历史可以追溯到20世纪60年代。早期，图像分类的方法主要基于简单的图像处理技术，如边缘检测和颜色分析。这些方法依赖于手工提取的特征和线性分类器，如支持向量机（SVM）和决策树。这一时期，虽然技术相对原始，但为后来的发展奠定了基础。
神经网络是机器学习算法，我们可以将其用于许多应用，例如图像分类、对象识别、预测复杂模式、处理语言等等。神经网络的主要组成部分是层和节点。
进入到有识境界，可以大胆地说自己是一个非常合格的深度学习算法工程师了，能够敏锐地把握自己研究的领域，跟踪前沿和能落地的技术，对自己暂时不熟悉的领域也能快速地触类旁通。
CSDN博客原文链接：https://blog.csdn.net/qq_30091945/article/details/104478550
2022 年，Vision Transformers（ViT） 已经成为了卷积神经网络 （CNN） 的最具有竞争力替代品。虽然卷积神经网络目前在计算机视觉中处于领先地位，被广泛用于不同的图像识别任务。但是ViT 模型在计算效率和准确性方面比当前的 SOTA算法（CNN） 高出了近 4 倍。
计算机视觉是目前深度学习领域最热门的研究领域之一。它位于许多学术科目的交汇点，如计算机科学（图形学，算法，理论，系统，建筑），数学（信息检索，机器学习），工程学（机器人学，语音，自然语言处理，图像处理），物理学（光学） ，生物学（神经科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉代表了对视觉环境及其背景的相对理解，许多科学家认为，该领域由于其跨域掌握为人工智能铺平了道路。
在当前人工智能的如火如荼在各行各业得到广泛应用，尤其是人工智能也因此从各个方面影响当前人们的衣食住行等日常生活。这背后的原因都是因为如CNN、RNN、LSTM和GAN等各种深度神经网络的强大性能，在各个应用场景中解决了各种难题。
鉴于直接操作数字输入空间中的图像像素的能力，对手可以很容易地产生难以察觉的扰动来欺骗深度神经网络(DNN)的图像分类器，正如前面的工作所证明的那样。在这项工作中，我们提出了ShapeShifter，这是一种解决更具挑战性的问题的攻击，即利用物理上的对抗扰动来愚弄基于图像的目标检测器，如Faster 的R-CNN。攻击目标检测器比攻击图像分类器更困难，因为需要在多个不同尺度的边界框中误导分类结果。将数字攻击扩展到物理世界又增加了一层困难，因为它需要足够强大的扰动来克服由于不同的观看距离和角度、光照条件和相机限制而造成的真实世界的扭曲。结果表明，原提出的增强图像分类中对抗性扰动鲁棒性的期望变换技术可以成功地应用于目标检测设置。变形机可以产生相反的干扰停止信号，这些信号经常被Faster R-CNN作为其他物体错误地检测到，对自动驾驶汽车和其他安全关键的计算机视觉系统构成潜在威胁。
论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Sharma_Classification-Driven_Dynamic_Image_CVPR_2018_paper.pdf
TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。
译者 | 王柯凝 【 AI 科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。 那么什么是计算机视觉呢？ 这里给出了几个比较严谨的定义： ✦ “对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆B
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。
新智元报道 来源：Google AI 编译：肖琴 【新智元导读】今天，Google AI再次放出大招，推出一个专注于机器学习实践的“交互式课程”，第一门是图像分类机器学习实践，已有超过10000名
来源 | Google AI 翻译 | 肖琴 【磐创AI导读】：本文授权转载自新智元，给大家分享介绍了谷歌的机器学习实践课程（图像分类）。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 【介绍】最
卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉中无处不在，具有无数有效和高效的变化。最近，Container——最初是在自然语言处理中引入的——已经越来越多地应用于计算机视觉。早期的用户继续使用CNN的骨干，最新的网络是端到端无CNN的Transformer解决方案。最近一个令人惊讶的发现表明，一个简单的基于MLP的解决方案，没有任何传统的卷积或Transformer组件，可以产生有效的视觉表示。虽然CNN、Transformer和MLP-Mixers可以被视为完全不同的架构，但我们提供了一个统一的视图，表明它们实际上是在神经网络堆栈中聚合空间上下文的更通用方法的特殊情况。我们提出了Container(上下文聚合网络)，一个用于多头上下文聚合的通用构建块，它可以利用Container的长期交互作用，同时仍然利用局部卷积操作的诱导偏差，导致更快的收敛速度，这经常在CNN中看到。我们的Container架构在ImageNet上使用22M参数实现了82.7%的Top-1精度，比DeiT-Small提高了2.8，并且可以在短短200个时代收敛到79.9%的Top-1精度。比起相比的基于Transformer的方法不能很好地扩展到下游任务依赖较大的输入图像的分辨率,我们高效的网络,名叫CONTAINER-LIGHT,可以使用在目标检测和分割网络如DETR实例,RetinaNet和Mask-RCNN获得令人印象深刻的检测图38.9,43.8,45.1和掩码mAP为41.3，与具有可比较的计算和参数大小的ResNet-50骨干相比，分别提供了6.6、7.3、6.9和6.6 pts的较大改进。与DINO框架下的DeiT相比，我们的方法在自监督学习方面也取得了很好的效果。
模型采用动态K-max pooling取出得分top-k的特征值，能处理不同长度的句子，并在句子中归纳出一个特征图，可以捕捉短和长期的关系。并且该模型不依赖解析树，适用于任何语言基。
深度学习是一种人工神经网络的应用，其应用范围包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等等。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种应用广泛的图像识别模型，其用于解决计算机视觉领域中的图像分类、目标检测、图像分割等问题。本文将详细介绍卷积神经网络的原理、结构和应用。
【导读】近日，CV-Tricks.com发布一篇文章，总结了近年来目标检测的各种方法。目标检测可谓是近年来计算机视觉领域热门的研究领域，也具有广阔的应用前景，如自动驾驶等。本文首先系统解释了图像分类和
计算机视觉是当前最热门的研究之一，是一门多学科交叉的研究，涵盖计算机科学（图形学、算法、理论研究等）、数学（信息检索、机器学习）、工程（机器人、NLP等）、生物学（神经系统科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉表示对视觉环境及背景的相对理解，很多科学家相信，这一领域的研究将为人工智能行业的发展奠定基础。 那么，什么是计算机视觉呢？下面是一些公认的定义： 从图像中清晰地、有意义地描述物理对象的结构（Ballard & Brown，1982）； 由一个或多个数字图像计算立体世界的性质（Trucco & Ve
计算机视觉是当前最热门的研究之一，是一门多学科交叉的研究，涵盖计算机科学（图形学、算法、理论研究等）、数学（信息检索、机器学习）、工程（机器人、NLP等）、生物学（神经系统科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉表示对视觉环境及背景的相对理解，很多科学家相信，这一领域的研究将为人工智能行业的发展奠定基础。
当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用于图像分类的2维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1维CNN和3维CNN。在本指南中，我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。
卷积神经网络已经在一些与计算机视觉相关的任务上取得了相当不错的结果，如图像分类和目标检测。这种成功可以用卷积神经元的工作原理来解释：它根据图像的空间属性来突出给定的特征。浅层网络注意是归纳一些形状或者纹理特征;然而，更深层次的网络可以检测出更复杂更抽象的特征，比如整个物体或人脸。如今，从生物识别到疾病检测，很难找到其他没有CNN的计算机视觉技术。
AI 科技大本营按：本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题：
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？ Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题，于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录，AI 科技大本营编译： 具体来
作者： Adrian Rosebrock 机器之心编译 目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始，进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南，它并没有详细介绍主流的目标检测算法，这些算法读者可参考从 RCNN 到 SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点
对抗攻击（Adversarial Attack，指的是通过恶意输入欺骗模型的技术）正越来越多地被有"防御意识"的新攻击打破。实际上，大多数声称检测对抗性攻击的方法在发布后不久就被证伪了。
当谈到基于CNN的深度学习例子时，图像分类是最常见的任务之一。CNN（卷积神经网络）在图像处理任务中表现出色，能够自动学习图像的特征表示。以下是一个基于CNN的图像分类示例，并给每一行添加了注释：
目标分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在从图像或视频中准确地分割出特定的目标或对象。与目标检测关注物体位置和边界框不同，目标分割要求精确地识别并标记目标的每个像素，实现对目标的像素级别理解。
SPCA每年要收养7000到9000只动物，其中有一半是抛弃的宠物，例如猫，狗，兔子和豚鼠等。识别这些宠物需要一定的时间，可能会增加等待收养的时间。
在嵌入式系统上的深度学习 随着人工智能 (AI) 几乎延伸至我们生活的方方面面，主要挑战之一是将这种智能应用到小型、低功耗设备上。这需要嵌入式平台，能够处理高性能和极低功率的极深度神经式网络 (NN)。然而，这仍不足够。机器学习开发商需要一个快速和自动化方式，在这些嵌入式平台上转换、优化和执行预先训练好的网络。 在这一系列发布的内容中，我们将回顾当前框架以及它们对嵌入式系统构成的挑战，并演示处理这些挑战的解决方案。这些发布的内容会指导你在几分钟之内完成这个任务，而不是耗时数月进行手动发布和优化。 深度学习框
这就是阿里达摩院提出的图像分析新方法：“频域学习”（Learning in the Frequency Domain）。
百度深度学习工程师，围绕计算机视觉领域的八大任务，包括：图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、度量学习等，进行了较为详细的综述并形成此文。
来自百度的深度学习工程师，围绕计算机视觉领域的八大任务，包括：图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、度量学习等，进行了较为详细的综述并形成此文。
在CV领域，CNN一直是各个技术方向最主流的算法，卷积由于其具有局部连接和权重共享的特性，取得了很好的效果。随着Transformer技术在自然语言处理领域取得了丰硕的成果，CV领域也开始尝试将Transformer 技术用于处理图像和视频信息。从2020年的ViT开始，图像分类、目标检测、视频分割等多个技术方向的研究人员都在探索如何将Transformer 技术在NLP中取得的成功借鉴到CV领域，并已经取得了一定的成果。
作者简介：魏秀参，南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生，专攻计算机视觉和机器学习。曾在国际顶级期刊和会议发表多篇学术论文，并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚军。 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 有别于通用图像分析任务，细粒度图像分析的所属类别和粒度更为精细，它不仅能在更细分的类别下对物体进行识别，就连相似度极高的同一物种也能区别开来。
机器之心报道 编辑：张倩、杜伟 在这篇论文中，Yang Liu 等几位研究者全面回顾了用于三个基本 CV 任务（分类、检测和分割）的 100 多个视觉 Transfomer。 这段时间，计算机视觉圈有点热闹。先是何恺明等人用简单的掩蔽自编码器（MAE）证明了 Transformer 扩展到 CV 大模型的光明前景；紧接着，字节跳动又推出了部分指标超过 MAE 的新方法——iBOT，将十几项视觉任务的 SOTA 又往前推了一步。这些进展给该领域的研究者带来了很大的鼓舞。 在这样一个节点，我们有必要梳理一下
选自arXiv 作者：Zeming Li、Chao Peng、Gang Yu、Xiangyu Zhang、Yangdong Deng、Jian Sun 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 基于当前用预训练分类器开发目标检测器的方法的固有缺陷，来自清华大学和旷视的研究者提出了专用于目标检测的骨干网络 DetNet。DetNet 可在保持高分辨率特征图和大感受野的同时，高效地执行目标检测任务，并可以自然地扩展到实例分割任务上。在 MSCOCO 数据集的目标检测和实例分割任务上，DetNet 都取得了当前最佳的结果
原文：Medium 作者：Shiyu Mou 来源：机器人圈 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文为你介绍图像分类的5种技术，总结并归纳算法、实现方式，并进行实验验证。 图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式：功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。 因此，我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例，然后开发学习算法来查看这些示例
原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片，同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化。该研究尝试用转移学习来解决这些问题，使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构，使用少量的MRI图像来重新训练全连接层。采用图像熵选择最翔实的切片训练，通过对OASIS MRI数据集的实验，他们发现，在训练规模比现有技术小近10倍的情况下，他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当，甚至更好 介绍 AD的早期诊断可以通过机器学习自动分析MRI图像来实现。从头开始训练一个网络需要大量的资源并且可能结果还不够好，这时候可以选择使用微调一个深度网络来进行转移学习而不是重新训练的方法可能会更好。该研究使用VGG16和Inception两个流行的CNN架构来进行转移学习。结果表明，尽管架构是在不同的领域进行的训练，但是当智能地选择训练数据时，预训练权值对AD诊断仍然具有很好的泛化能力 由于研究的目标是在小训练集上测试转移学习的鲁棒性，因此仅仅随机选择训练数据可能无法为其提供表示MRI足够结构变化的数据集。所以，他们选择通过图像熵提供最大信息量的训练数据。结果表明，通过智能训练选择和转移学习，可以达到与从无到有以最小参数优化训练深层网络相当甚至更好的性能 方法 CNN的核心是从输入图像中抽取特征的卷积层，卷积层中的每个节点与空间连接的神经元的小子集相连，为了减少计算的复杂性，一个最大池化层会紧随着卷积层，多对卷积层和池化层之后会跟着一个全连接层，全连接层学习由卷积层抽取出来的特征的非线性关系，最后是一个soft-max层，它将输出归一化到期望的水准 因为小的数据集可能会使损失函数陷入local minima，该研究使用转移性学习的方法来尽量规避这种情况，即使用大量相同或不同领域的数据来初始化网络，仅使用训练数据来重新训练最后的全连接层 研究中使用两个流行的架构： VGG16
深度神经网络已在各个领域取得了广泛应用，从计算机视觉到自然语言处理以及游戏等。卷积神经网络（CNN）利用各种图像特征的空间不变性，在图像分类、图像分割甚至图像生成等计算机问题中非常受欢迎。随着各类任务的性能大幅提高，这些网络中的参数和节点数也急剧增加，训练和使用这些网络的能耗和内存也相应增加。
AI 研习社按：今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 的一则教学视频：如何从零开始构建一个图像分类器来对猫和狗进行分类。（内心OS：终于要开始图像部分了！）具体视频内容如下，Github 链接详见文末“阅读原文”。 为了照顾没有 WiFi 的小伙伴，我们特别提供了以下根据视频内容整理的文字版（hin 贴心有木有！）： 图像分类发展历史 在80年代和90年代初出现了一些不同的尝试，都用了类似的方法——根据图片的构成特征来给每张图片手动编码进行分类，但变量实在太多了——世界上没有相同的两片叶子。所以结
神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差，以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入，以某种方式处理它，然后输出一个值。如果构建一个具有多层的神经网络，则将其称为深度神经网络。处理这些深度神经网络的人工智能学分支被称为深度学习。
新智元报道 来源：eurekalert.org 编辑：肖琴 【新智元导读】多伦多大学研究人员设计新算法，通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。结果表明，他们的系统可以将原本可检测到的人脸比例
前一篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过TensorFlow编写CNN实现了MNIST分类学习案例。本篇文章将通过Tensorflow和Opencv实现CNN自定义图像分类案例，它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题，并与机器学习的图像分类算法进行对比实验。
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