教程概述 本教程分为七个部分，分别是： 卫星数据集简介 如何为建模准备数据 模型评估措施 如何评估基本模型 如何提高模型性能 如何使用转移学习 如何最终确定模型并做出预测 卫星数据集简介 2017年，...为训练数据集中的每个图像提供了多个类标签，其中附带的文件将图像文件名映射到字符串类标签。...准备数据集，目的是在拟合模型时将整个训练数据集加载到内存中。这将需要具有足够RAM的机器来保存所有图像（例如32GB或64GB的RAM），例如Amazon EC2实例，这样训练模型将显着更快。...或者，可以在训练期间按批次按需加载数据集。这需要开发数据生成器。训练模型会明显变慢，但可以在RAM较少的工作站（例如8GB或16GB）上进行训练。 在本教程中，我们将使用前一种方法。...我们还可以看到映射字典，其中每个标记都被赋予一致且唯一的整数。标签似乎是我们在给定卫星图像中可能看到的特征类型的合理描述。
但是，如果它发现模型被编程为不返回数字，而是返回一个类别？例如，它可以将价格分类为 “高”，“中”，“低”，如果在输入中我们已将此标记与数据集的每个实例相关联。...预测输出标记（而不是连续值）的问题称为分类。 典型的例子是在数千只狗和猫的图像数据集上训练的模型，并学习如何分类在这两个类别之一中提供的新照片。...分类模型可以学习区分任意数量的类，只要它们具有相当雄心勃勃且具有代表性的数据集！ 通常，分类模型预见连续值作为属于每个输出类的给定示例的概率。概率可以解释为模型对给定示例属于每个类的置信度。...机器学习的主要挑战 数据量不足 机器学习的关键假设是，你拥有训练模型所需的数据，并在以后使用它们来解决问题。...在这个阶段，我们通常会尝试增加我们使用的数据集的大小：例如，如果我们有一个图像数据集，我们可以考虑将每个图像的副本添加到数据集中，但是在旋转 90° 的版本中，或被某种噪音模糊。
任务：依据给定的蝴蝶在野外环境中的图像以及对应的标注文件，建立机器学习、深度学习模型来对图像中的蝴蝶进行目标检测。...数据简介 该数据集包含了第三届中国数据挖掘竞赛——国际首次蝴蝶识别大赛所使用的全部野外环境中拍摄的蝴蝶图像数据，共721张图像，94种蝴蝶，每一张图像对应一个标注文件，详细标注了蝴蝶的种类以及蝴蝶在图像中的矩形框坐标...其中Annotations为数据集的标注信息文件夹，包含每个训练图像对应的xml文件，内容格式可参考pascal voc 2007数据集中的标注文件格式，采用UTF-8无BOM编码格式；JPEGImages...为训练的图像数据，其名称和Annotations文件夹中的名称一一对应。...数据说明 数据文件夹包含3个文件，依次为： 文件类别 文件名 文件内容 训练集 train.csv 训练数据集，标签为每个用户序列的最后一个商品编号 测试集 test.csv 测试数据集 提交样例 submission.csv
YOLO 算法使用卷积神经网络 （CNN） 模型来检测图像中的物体。 该算法只需要通过给定神经网络进行一次前向传播即可检测图像中的所有物体。...数据集 本教程中使用的 VinBigData 512 图像数据集可以在 Kaggle 上找到。数据集分为两部分：训练数据集和测试数据集。...训练数据集包含 15，000 张图像，而测试数据集包含 3，000 张图像。训练和测试之间的这种数据划分在某种程度上是最佳的，因为训练数据集通常是测试数据集大小的 4 到 5 倍。...此数据存储为 CSV 文件格式的行和列。 df = pd.read_csv('.....我们还将继承一些其他标志，例如 --img 512，表示模型中的图像大小为 512 像素，--batch 16 指的是模型每批拍摄 16 张图像。使用 --data .
二进制分类的MLP 我们将使用二进制（两类）分类数据集来演示用于二进制分类的MLP。 该数据集涉及预测结构是否在大气中或不给定雷达回波。 数据集将使用Pandas自动下载。...电离层数据集（csv） 电离层数据集描述（csv） 我们将使用LabelEncoder将字符串标签编码为整数值0和1。...鸢尾花数据集（csv） 鸢尾花数据集描述（csv） 鉴于它是一个多类分类，因此该模型在输出层中的每个类必须具有一个节点，并使用softmax激活函数。...在这种情况下，模型的MAE约为2,800，并从测试集中预测序列中的下一个值为13,199，其中预期值为14,577（非常接近）。...这将创建一个图像文件，其中包含模型中各层的方框图和折线图。 下面的示例创建一个小的三层模型，并将模型体系结构的图保存到包括输入和输出形状的' model.png '。
加载图像数据 在本秘籍中，我们将研究如何将图像数据从文件加载到张量中。...开发数据集 在本秘籍中，我们将研究读取文本数据并使用各种数据源。torchtext可以从文本文件，CSV/TSV 文件，JSON 文件和目录中读取数据，并将其转换为数据集。....csv文件中包含以下几列： id content Business SciTech Sports World 操作步骤 在此秘籍中，我们将读取有毒评论数据集，该数据集存储为一组.csv文件： 我们将从导入开始...然后，我们将在 ID 列中看到的该列的相应Field对象设置为None。 在此秘籍中，我们使用了新闻分类数据集。 我们在其中一个文本列中应用了Review字段，并在其余列中应用了Label字段。...我们将文件格式指定为csv，并通过将skip_header设置为True以及fields参数中的必需列来删除标题行，并且对数据集进行了相同的测试。
二进制分类的MLP 我们将使用二进制（两类）分类数据集来演示用于二进制分类的MLP。 该数据集涉及预测结构是否在大气中或不给定雷达回波。 数据集将使用Pandas自动下载。...电离层数据集（csv） 电离层数据集描述（csv） 我们将使用LabelEncoder将字符串标签编码为整数值0和1。...鸢尾花数据集（csv） 鸢尾花数据集描述（csv） 鉴于它是一个多类分类，因此该模型在输出层中的每个类必须具有一个节点，并使用softmax激活函数。...这将创建一个图像文件，其中包含模型中各层的方框图和折线图。 下面的示例创建一个小的三层模型，并将模型体系结构的图保存到包括输入和输出形状的' model.png '。...深度学习模型的交叉熵损失学习曲线 如何保存和加载模型 训练和评估模型很棒，但是我们可能希望稍后使用模型而不必每次都对其进行重新训练。 这可以通过将模型保存到文件中，然后加载它并使用它进行预测来实现。
用[Decode]标记来表示一个序列的开始和结束。 三大损失函数 在预训练期间，BLIP联合优化三个目标，其中两个是基于理解的目标，一个是基于生成的目标。...其中包含了两个模块：一个是给定网络图像生成字幕的Captioner，另一个是去除噪声图像-文本对的Filter。...Captioner和Filter都是从同一个预训练的MED模型初始化的，并在COCO数据集上单独进行微调。微调是一个轻量级的程序。 具体来说，Captioner是一个以图像为基础的文本解码器。...最后，研究人员将过滤后的图像-文本对与人工标注的文本对结合起来，形成一个新的数据集用它来预训练一个新模型。...实验结果 研究人员对比了在不同数据集上预训练的模型以证明CapFilt在下行任务中的有效性，包括图像-文本检索和图像标题任务，并进行了微调和zero-shot测试。
3 Preliminaries 对比语言-图像预训练（CLIP）Radford等人（2021年）是一种在大量数据集上训练的视觉-语言模型，该数据集包含4亿图像-文本标注对，使用对比损失进行训练。...给定一个输入图像 ，输出概率由以下公式给出： 其中 表示余弦相似度， 是温度系数。 上下文优化（CoOp）Zhou等人（2022年） 为每个下游数据集在CLIP中设计手工提示是一项繁琐且耗时的任务。...基于附录F中的消融研究，作者设置。 Putting it together 令 表示一个包含 个样本的训练数据集，其中 是一幅图像， 代表相应的标签。...给定这个数据集，作者首先根据第4.1节定义的生成每幅图像的属性标签 ()。注意，为了避免在训练过程中的任何计算开销，作者离线执行此操作。...例如，在更改后的设置中，图2中标记为“奶酪披萨”的图像被错误地标记为“绿色披萨”，其中“绿色”与图像无关。
既然我们已经掌握了主题，那么让我们来深入研究一下如何构建图像分类模型，它的先决条件是什么，以及如何在Python中实现它。 02 设置图像数据结构 我们的数据集需要特殊的结构来解决图像分类问题。...训练集的文件夹里放一个csv文件和一个图像文件夹： csv文件存储所有训练图片的图片名和它们对应的真实标签 图像文件夹存储所有的训练图片 测试集文件夹中的csv文件和训练集文件夹中的csv文件不同，测试集文件夹中的...评估模型表现，所需时间：1分钟 最后，我们加载测试数据（图像）并完成预处理步骤。然后我们使用训练模型预测这些图像的类别。 04 设置问题定义并认识数据 我们将尝试一个非常酷的挑战来理解图像分类。...接下来是数据导入和数据预处理 train = pd.read_csv('train.csv') 接下来，我们将读入训练集，存储为list，最终转换为numpy array。...你已经收获了解决问题的工具，只需要使用它们。当你遇到困难的时候可以再回来检查你的过程和结果。 在这个挑战中，我们需要识别给定图像中的数字。
既然我们已经掌握了主题，那么让我们来深入研究一下如何构建图像分类模型，它的先决条件是什么，以及如何在Python中实现它。 二、设置图像数据结构 我们的数据集需要特殊的结构来解决图像分类问题。...训练集的文件夹里放一个csv文件和一个图像文件夹： csv文件存储所有训练图片的图片名和它们对应的真实标签 图像文件夹存储所有的训练图片 测试集文件夹中的csv文件和训练集文件夹中的csv文件不同，...测试集文件夹中的csv文件只包含测试图像的图片名，不包括它们的真实标签。...然后我们使用训练模型预测这些图像的类别。 所需时间：1分钟 四、设置问题定义并认识数据 我们将尝试一个非常酷的挑战来理解图像分类。...你已经收获了解决问题的工具，只需要使用它们。当你遇到困难的时候可以再回来检查你的过程和结果。 在这个挑战中，我们需要识别给定图像中的数字。
既然我们已经掌握了主题，那么让我们来深入研究一下如何构建图像分类模型，它的先决条件是什么，以及如何在Python中实现它。...训练集的文件夹里放一个csv文件和一个图像文件夹： csv文件存储所有训练图片的图片名和它们对应的真实标签 图像文件夹存储所有的训练图片 测试集文件夹中的csv文件和训练集文件夹中的csv文件不同，...测试集文件夹中的csv文件只包含测试图像的图片名，不包括它们的真实标签。...接下来是数据导入和数据预处理 train = pd.read_csv('train.csv') 接下来，我们将读入训练集，存储为list，最终转换为numpy array。...你已经收获了解决问题的工具，只需要使用它们。当你遇到困难的时候可以再回来检查你的过程和结果。 在这个挑战中，我们需要识别给定图像中的数字。
因此，有理由相信，随着计算量的增长，将收集到更大的数据集，并在不久的将来训练出更强大的模型。...在CLIP中，给定适当设计的 “提示”，该模型能够处理各种下游任务，其中分类由文本编码器动态生成，来自类别名称或其他自由形式的文本。...Visual-Language Model: CLIP 给定一个采样batch中的N个对 (图像，文本)，分别使用两个编码器计算图像和文本的特征嵌入，并在所有N个可能的 (图像，文本) 对之间计算密集余弦相似矩阵...Prompting CLIP for Video Understanding 2.2.1 Problem Scenario 给定由训练集和验证集组成的数据集，。...在这里，作者同样对整个句子进行标记化，并使用可学习的提示向量将标记化结果提供给文本编码器，以生成每个句子的查询嵌入。
在APTOS2021比赛中，需要建立机器学习模型来预测糖尿病性黄斑水肿(DME)患者对治疗的反应。将使用医院里收集的数千张影像，预测经过负荷治疗后，6个月时对Anti-VEGF治疗的反应。...三、APTOS2021数据集 在第一阶段，2,366只眼睛的图像和标签用于训练，另外261只眼睛的数据用于测试。在第二阶段，221只眼的扫描数据用于训练，其余342只眼的数据用于测试。...阶段1 训练集图像：img_stage1_train.zip 训练集标签：train_anno_stage1.csv 测试集图像...四、技术路线 1、数据分析与处理 1.1、分析train_anno_stage1.csv文件中缺失特征比例。根据缺失值结果，大多数都是需要预测的目标值，所以直接将缺失选项的数据删除掉。...2、阶段一任务 2.1、图像缩放到固定大小512x512，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理，将特征gender，age，diagnosis，preVA，anti_VEG，其中age
训练数据集：作者创建了一个新颖的数据集，专门设计用来探索个性化LMMs的任务，为训练和评估提供了坚实的基础。 开源：作者将公开发布个性化概念建模任务的训练和评估数据，以及作者的代码和模型。...为了帮助模型学习新的视觉概念，作者生成了对话训练数据三元组，其中是输入图像，是问题，是对应的答案（数据集创建的详细信息在3.2和3.3节）。...数据集。作者收集了一个包含40个主题的新数据集：行人（10个），宠物（5个），地标（5个），物体（15个）和虚构角色（5个）。数据集被划分为训练集和测试集。每个主题的图像数量从10-20张不等。...作者在Yo'LLaVA的最终版本中选择，因为这是在此消融研究中达到90+%准确度所需的最小训练图像数量。 数据集创建。最后，作者对数据集创建进行了消融研究。...结论 作者引入了个性化LLM的新任务，该任务需要从仅有的少量图像中学习给定主体（例如，名为的狗）的视觉属性，然后在新的图像中识别该主体并在提示时解答关于该主体的问题。
你应该有一个文件夹，其中包含您想要训练模型的所有图像。现在，为了训练这个模型，我们还需要图像的真实标签。因此，你还应该有一个.csv文件，其中包含所有训练图像的名称及其对应的真实标签。...我们将在本文后面学习如何创建这个.csv文件。现在，只要记住数据应该是一种特定的格式。...训练模型 是时候在训练集上训练我们的模型了!我们输入训练图像及其对应的真标签对模型进行训练。我们还在这里传入验证图像，以帮助我们验证模型在不可见数据上的性能。...因此，它是多标签图像分类。 我们将使用的数据集包含多个多类型电影的海报图像。我对数据集做了一些更改，并将其转换为结构化格式，即一个包含图像的文件夹和一个存储真正标签的.csv文件。...你可以尝试收集更多的训练海报。我的建议是使所有的流派类别有相对平等的分布的数据集。为什么? 如果某一类型在大多数训练图像中重复出现，那么我们的模型可能会与该类型过度匹配。
然后在对图像进行标记后，我们将进行数据预处理，在TensorFlow 2中构建和训练一个深度学习目标检测模型(Inception Resnet V2)。...现在，让我们看看如何使用Python解析信息。 我使用xml.etree python库来解析XML中的数据，并导入pandas和glob。首先使用glob获取在标记过程中生成的所有XML文件。...数据处理 这是非常重要的一步，在此过程中，我们将获取每张图像，并使用OpenCV将其转换为数组，然后将图像调整为224 x 224，这是预训练的转移学习模型的标准兼容尺寸。...本篇文章中，我们将使用具有预训练权重的InceptionResNetV2模型，并将其训练到我们的数据中。...在这里,我们使用TensorBoard记录了中模型训练时的损失。 ? 进行边界框预测 这是最后一步。在这一步中，我们将所有这些放在一起并获得给定图像的预测。
例如，通过将我们的三维卷积分解为单独的二维和一维卷积（分别与给定视频序列中的空间和时间相关），我们减少了可训练参数的数量。或者，我们可以保持相同数量的参数并提高精度。...这是一个有用且可扩展的训练任务的基础，和谷歌引入的 BERT 模型所解决的任务类似。我们可以依次删掉句子中的每个单词，然后在 10 亿个单词的数据集上重复这个过程，且这些单词不需要进行标记。 ?...一旦系统以这种未标记的方式进行了训练，我们就可以使用标记的数据为特定任务（如识别欺凌性言语）对其进行微调。...在使用两个卷积神经网络对原始的、未标记的音频数据预先生成模型后，系统进行了优化，以解决越来越困难的任务：在不同的时间点预测音频，其中，箭头指示对未来的预测。...这两种方法都侧重于语音和语言理解，但它们也代表了我们如何探索甚至结合不同程度的数据监督的更基础的转变。这包括利用大量未标记的训练数据，以及使用少量标记的数据来释放自我监督系统的巨大潜力。
在已有的方法中，要求数据库为最有效的图像数据集提供准确的边界框标签，这些图像是由特定的方法选择的。在这篇论文中，作者提出了一种非常有效的利用弱监督来主动检测目标的方法。...一方面，使用图像级标签，对象中心点击并回答是否问题，可以用较低的标签预算实现所需的泛化性能。另一方面，主动学习是一组方法，其中模型针对给定数据集信息最有效的子集系统地查询标签。...想比之下，软切换允许模型在整个训练过程的每一个主动学习情景中查询两种形式的监督信息。基于切换标准，在给定一组主动选择的图像后，模型要求对某些图像进行弱监督，而对其他图像进行强监督。...自适应监督模块节省了大量的数据标注时间。 3.2 主动学习设置 首先，作者考虑一个深度目标监测模型如Faster RCNN和一个最初未标记的数据集D。本文目标是在给定标注预算B下最大化模型性能。...在给定弱标记图像中，每个中心点击位置都对应一个目标。对于每个点击位置，用一个中心离该位置最近的边界框来伪标记目标。对于选定的边界框，目标被归类为置信度最高的类别。
快速简单的例子 为了演示如何简单地使Detecto，让我们加载一个预先训练的模型，并对以下图像进行推断： ?...首先，使用pip下载Detecto软件包： pip3 install detecto 然后，将上面的图像另存为“fruit.jpg”，并在与图像相同的文件夹中创建一个Python文件。...这时你会发现，在自定义数据集上训练探测器模型同样简单; 同样，你只需要5行代码，以及现有的数据集或花一些时间标记图像。 ? 构建自定义数据集 在本教程中，作者将从头开始构建自己的数据集。...如果需要的话，你还可以使用另一个文件夹，其中包含一组验证图像。 现在是耗时的部分：标记。Detecto支持PASCAL VOC格式，其中具有XML文件，其中包含图像中每个对象的标签和位置数据。...标记完图像后，请使用CTRL+S或CMD+S保存XML文件（为简便起见，你可以使用自动填充的默认文件位置和名称）。要标记下一张图像，请单击“下一张图像”（或使用键盘快捷键“d”）。
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