深度图像分类模型通常以监督方式在大型带注释数据集上进行训练。随着更多带注释的数据加入到训练中，模型的性能会提高，但用于监督学习的大规模数据集的标注成本时非常高的，需要专家注释者花费大量时间。...在本节中将概述CLIP架构、训练，以及如何将结果模型应用于零样本分类。 模型架构 CLIP由两个编码模块组成，分别用于对文本数据和图像数据进行编码。...Masked self-attention 确保转换器对序列中每个标记的表示仅依赖于它之前的标记，从而防止任何标记“展望未来”以这样可以获得更好的表示。下面提供了文本编码器架构的基本描述。...通过自然语言进行监督训练 尽管以前的工作表明自然语言是计算机视觉的可行训练信号，但用于在图像和文本对上训练 CLIP 的确切训练任务并不是很明显。所以应该根据标题中的单词对图像进行分类吗？...因此，正确选择训练目标会对模型的效率和性能产生巨大影响。 如何在没有训练样本的情况下对图像进行分类？ CLIP 执行分类的能力最初似乎是个谜。
在本节中，我将概述 CLIP 架构、其训练以及生成的模型如何应用于零样本分类。 模型架构 CLIP 由两个编码器模块组成，分别用于对文本和图像数据进行编码。...我们如何在没有训练示例的情况下对图像进行分类？ CLIP 执行分类的能力最初看起来像是一个谜。鉴于它只从非结构化的文本描述中学习，它怎么可能推广到图像分类中看不见的对象类别？...这种方法有局限性：一个类的名称可能缺乏揭示其含义的相关上下文（即多义问题），一些数据集可能完全缺乏元数据或类的文本描述，并且对图像进行单词描述在用于训练的图像-文本对。...零样本 CLIP 精度与之前最先进技术的比较 当将 CLIP 的零样本性能与以预训练的 ResNet50 特征作为输入的完全监督线性分类器的性能进行比较时，CLIP 继续在各种数据集上取得显著成果。...CLIP 与以预训练的 ResNet50 特征作为输入的线性分类器 当分析每个数据集的性能时，很明显 CLIP 在一般对象分类数据集（例如 ImageNet 或 CIFAR10/100）上表现良好，甚至在动作识别数据集上表现更好
Yelp发现，将列表中的食物项目与照片的标题进行匹配产生了一个高准确率的数据集。...照片属性：当上传照片到Yelp上时，用户允许标记照片的一些属性，虽然它们并不总是准确的，但仍然可以很有效地帮助照片分类。 众包：通过众包可以让大众自动参与照片的标注，并同时纠正一些错误的标注。...Yelp在一个均匀黄金分割的2500张照片的测试集上进行试验，Yelp目前的“facade”分类器的整体精确度达到了94％，召回率达到了70％。...照片分类服务 Yelp使用面向服务的架构（SOA），Yelp做了一个RESTful照片分类服务，用来支持现有的和即将推出的Yelp的应用程序。...为了避免更昂贵的实时分类，因为Yelp目前的应用并不取决于最新的照片分类，所以Yelp只执行线下分类。该架构如下图所示：对于每一个新的分类器，Yelp扫描所有的照片，并且将分类结果存储在一个数据库中。
第 2 课：数据清洗与构建；梯度下降法（SGD） 本节课程将学习如何使用自己的数据构建图像分类模型，主要包括以下几方面： 图像收集 并行下载 创建验证集 数据清洗，通过模型找到数据问题 如下图所示，我们可以创建一个可区分泰迪熊和灰熊任务的模型...也就是说，每个Planet 图像可包含多个标签，而之前看过的数据集，每个图像只有一个标签。此外，可能还需要对多标签数据集进行修改。 ?...图像分割模型的结果 接下来的图像分割，是一个标记图像中每个像素的过程，其中一个类别显示该像素描绘的对象类型。将使用与早期图像分类类似的技术，所以不需要太多调整。...跳跃连接是 ResNet 最重要的应用，其主要在课程中用于图像分类，同样它还是很多前沿成果的基石。 我们还将研究 U-Net 架构，使用不同类型的跳跃连接极大改善了分段结果。 ?...ResNet跳跃连接对损失表面的影响 然后，使用 U-Net 架构来训练超分辨率模型。这是一种可以提高低质量图像分辨率的模型，该模型不仅会提高分辨率，还会删除 jpeg 图片上伪迹和文本水印。
HOG是一种用于目标检测的提取特征的新方法：它自2005年开始使用。该方法基于计算图像像素的梯度。然后将这些特征馈送到机器学习算法，例如SVM。这种方法具有比Haar分类器更好的精度。...ResNet架构是迄今为止对目标进行分类的最好网络架构。 ? 要正确地训练ResNet，需要使用数百万张图像，并且即使使用数十个昂贵的GPU，也需要花费大量时间。...然后采用现有的计算机视觉架构，例如inception（或resnet），再用计算脸部的嵌入层替换目标识别神经网络的最后一层。...在自定义数据集上快速重新训练准确的神经网络 训练非常深的神经网络（如resnet）是非常耗费资源的，并且还需要大量的数据。...生成式对抗网络，是由ian goodfellow提出，这个网络架构分为2部分：判别器和生成器。 判别器检测一张图片是否属于某个类别，它通常是在目标分类数据集上进行预训练。
在图像分类中，MLP层实现分类Head。它在预训练时使用一个隐藏层，并使用一个线性层进行微调。...： 将图像拆分为块（固定大小） 压平图像块 从这些扁平图像块创建低维线性嵌入 包括位置嵌入 将序列作为输入馈送至最先进的Transformer编码器 使用图像标签预训练ViT模型，然后在大数据集上对其进行全面监督...微调下游数据集进行图像分类 ViTa架构 来源：https://github.com/google-research/vision_transformer 尽管ViT full-Transformer...架构是视觉处理任务的一个很有前景的选择，但当在中等大小的数据集（如ImageNet）上从头开始训练时，ViT的性能仍然不如类似大小的CNN替代方案（如ResNet）。...如果不是很大的数据集，最好的选择是ResNet或EfficientNet。即使在微调过程之前，ViT模型也会在一个巨大的数据集上进行训练。
另外，作者对模型的不同架构和模型参数进行了消融实验，并提出了一些构建半监督学习模型的建议。...总的来说，本文的方法在构建图像、视频及细粒度分类的标准模型架构方面有着重要的意义，如利用一个含十亿张未标记的图像数据集训练得到的 vanilla ResNet-50 模型，在 Imagenet 数据集的基准测试中取得了...model）； （2） 对于每个 class/label 对，使用该教师模型来对未标记的图像打标签并进行打分，选择每一标签类别的 top-K 个图像来构建新的训练数据； （3）使用新构建的数据来训练学生模型...对多种模型架构进行消融实验并做详细分析，如教师/学生模型的强度，无标签数据集的性质，所选择样本的标签数等。 展示了这种半监督学习方法在视频分类和细粒度识别任务中的表现。 ?...随后，基于相关的类别分数，对图像进行排名 (ranking)，并选择用于多类别半监督图像分类的新的图像数据。
Nets是一个神奇的物种;每个人在社会等级中的位置，取决于将奇怪的32×32像素图像（对Nets族来说毫无意义）分类为十个完全任意类别的能力。...由于提高分类准确度的巨大社会价值，于是外星人们给最具预测性的图像模式都起了名，比如下图： TOOGIT，一个高度指示“1”的图像，Nets们对TOOGIT异常敏感。...实际上，这种错误标签和“置换”假设一致（即每只狗被标记为猫，每只猫被标记为鸟这样）。 接着，我们在这个错误标记的数据集上训练一个新分类器（不一定与第一个具有相同结构）。...使用该方法，我们创建了一个新的训练集，该训练集仅包含已训练过的稳健模型使用的特征： 之后，在获得数据集上训练一个模型，不进行对抗训练。结果发现获得的模型有着很高的准确性和稳健性！...为了进一步探索，我们研究了不同架构学习类似非稳健特征的倾向如何与它们之间对抗样本的可转移性的相关： 在上图中，我们生成了在第一个实验中描述的数据集（用目标类标记对抗样本的训练集），用ResNet-50构建对抗样本
卷积神经网络（CNN）是一种用于图像分类的神经网络架构，通常包含卷积层和池化层两种类型。卷积层接受输入图像并将其抽象为简单的特征图，池化层则是为了降低特征图的维数。...我们可以将这些经过预先训练的模型导入环境，然后在该模型之上添加一层对133个犬种进行分类。...总结一下，我们需要做的包括： 1.选择一个有很多狗狗的数据库 2.找到预先训练过的模型对狗进行分类（例如VGG16和Resnet50） 3.添加我们自己的自定义图层以对狗的品种进行分类 用于转移学习的自定义层...评估预训练模型和自定义层的性能 为此，让我们尝试VGG16和Resnet50预先训练的模型，并在顶部添加方法2的架构，看看会发生什么。我们将在每种CNN架构的测试集上报告损失函数和准确性。...Resnet50 + GAP + Dropout ? 使用这种架构，我们发现测试集的准确度为81.7％，经过50次迭代后平均损失约为0.8。这与以前的体系结构大致相同。
具体步骤分为七步： 第 1 步：检测人类 第 2 步：检测狗 第 3 步：创建一个CNN 来对狗品种进行分类 第 4 步：使用 CNN 对狗品种进行分类（使用迁移学习） 第 5 步：创建一个CNN来对狗品种进行分类...如何实现？ OpenCV 是一个 python 库，它使用基于 Haar 特征的级联分类器，通过各种过滤器/内核函数提取特征，然后应用 Adaboost 算法对不良特征进行处罚。...第2步 检测狗 为了检测狗，研究人员使用预训练的 Resnet-50 模型。该神经网络已在ImageNet数据集上进行了训练，可直接加载模型利用。...预测前，研究者对输入图像也进行一些额外的处理。 Resnet-50 模型在这方面的表现相当出色，狗和人脸的图像都能正确标记。...第5步 创建一个 CNN 来对狗品种进行分类（使用迁移学习） 接下来，研究者对下载到各自架构的瓶颈特性上训练更多模型 (Resnet-50，InceptionV3)。
这些外星人发现的每一个新模式都能帮助他们更准确地对数据集进行分类。由于提高分类精度具有巨大的社会价值，外星人为最具预测性的图像模式赋予了一个名称——TOOGIT。 ?...事实上，这些错误的标签甚至与“置换”假设一致(即每只狗都被贴上猫的标签，每只猫都被贴上鸟的标签，等等)。 我们用“错误标记的数据集”来训练一个新的分类器(不一定与第一个分类器的架构相同)。...从这个角度来看，人们可能会想：也许这些模式与人类用来对图像进行分类的模式(比如耳朵、胡须、鼻子)并没有本质上的不同！...我们生成了在第一个实验中描述的数据集（用目标类别标记的对抗性实例的训练集），使用 ResNet-50 构建对抗性实例。...然后在此数据集上训练上图中的五个架构，并在真实测试集上记录泛化性能：这与测试架构仅用 ResNet-50 的非鲁棒性特征进行泛化的程度相对应。
这些程序通常使用手工制作的特征来标记乳房X线照片上看起来与正常组织不同的部位。放射科医生决定是否召回这些发现，确定临床意义和可操作性。...Single-View ResNet-22 1. 首先本文训练了四种不同架构的深度多视图CNN来获取全局信息。...四种模型的网络结构示意图 本文自定义的ResNet-22模型相较于标准ResNet进行很大的改善。 1....模型的初始权重使用了如ImageNet 这种大型离域数据集上预先训练的网络的权重。 随后，本文将这个辅助网络通过滑动窗口的方式应用于全分辨率乳房X线摄影，为每个图像创建两个热图。...迁移学习使用到的BI-RADS分类模型 Model ensembling 本文还训练了每个模型的五个副本，这五个副本在完全连接的层中对权重进行了不同的随机初始化，其余层的权重则是用在BI-RADS分类进行预训练得到的权重进行初始化的形成一个集合
进行图像分类。...一些问题 为什么要在CV中使用Transformer？如何使用 benchmark上的结果是什么样的？...Vision Transformer Vision Transformer(ViT)将纯Transformer架构直接应用到一系列图像块上进行分类任务，可以取得优异的结果。...在JFT-300M数据集上预训练的vision transformer(ViT-H/14, ViT-L/16)优于所有测试数据集上的ResNet模型(ResNet152x4，在相同的JFT-300M数据集上预训练...来自Image GPT的图像补全 Image GPT的要点： 使用与NLP中的GPT-2相同的transformer架构 无监督学习，无需人工标记 需要更多的计算来生成有竞争力的表示 学习到的特征在低分辨率数据集的分类基准上实现了
与现有多尺度方法不同，OctConv 是一种单一、通用和即插即用的卷积单元，可以直接代替（普通）卷积，而无需对网络架构进行任何调整。...研究人员还讨论了实现细节，展示了如何将 OctConv 融入分组和深度卷积架构。 ? 图 4. OctConv 的设计细节 ? 表 1：对于低频特征所使用的低频所占比例α的不同，所带来的理论性能提升。...研究人员首先展示了 ImageNet 上图像分类的控制变量研究，然后将其与当前最优的方法进行了比较。...研究人员通过调整输入图像尺寸，检测网络对不同大小分布的物体的识别率。 ? 表 5：小型模型的 ImageNet 分类结果。 ? 表 6：中型模型的 ImageNet 分类结果。 ?...使用 CuDNN v10.03 在一个英伟达 Titan V100 (32GB) 上以 flop16 评估网络的训练内存开销及速度。采用神经架构搜索的工作标记为 (3)。
以下将从实战角度，教你如何使用 PaddleHub 进行图像分类迁移。 PaddleHub 实战 1....接下来我们要在 PaddleHub 中选择合适的预训练模型来 Fine-tune，由于猫狗分类是一个图像分类任务，因此我们使用经典的 ResNet-50 作为预训练模型。...PaddleHub 提供了丰富的图像分类预训练模型，包括了最新的神经网络架构搜索类的 PNASNet，我们推荐你尝试不同的预训练模型来获得更好的性能。...数据准备 接着需要加载图片数据集。为了快速体验，我们直接加载 PaddleHub 提供的猫狗分类数据集，如果想要使用自定义的数据进行体验，请查看自定义数据。...自定义数据 本节说明如何组装自定义的数据，如果想使用猫狗数据集进行体验，可以直接跳过本节。 使用自定义数据时，我们需要自己切分数据集，将数据集且分为训练集、验证集和测试集。
为此，这些研究者决定使用多标签对 ImageNet 训练集进行重新标注：他们在额外的数据源上训练了一个强大的图像分类器，使用其生成多标签，解决了标注成本问题；在最终池化层之前使用像素级多标签预测，以充分利用额外的位置特定监督信号...研究者介绍了如何获得标签映射，并提出了一个新颖的训练框架 LabelPooling，以使用这类局部多标签训练图像分类器。...研究者注意到，尽管机器标注器在 ImageNet 上使用单标签监督（softmax 交叉熵损失）进行训练，但它们仍然倾向于对多类别图像进行多标签预测。...Faster-RCNN 和 Mask-RCNN 的主干网络基于 ReLabel 预训练的 ResNet-50 模型进行初始化，然后使用原始训练策略在 COCO 数据集上进行微调。...研究者使用多标签分类数据集 COCO 进行实验，然后使用基于标签映射的 LabelPooling 训练多标签分类器。
根据Papers with Code上ImageNet图像分类的Top-5准确率排行榜，前五名都是基于EfficientNet架构，第六名才是基于ResNet的BiT-L。 ?...本篇论文便是对ResNets进行了重新研究。在这篇论文中，研究人员决定分别分析模型架构、训练和扩展策略的效果。...迁移学习 为了紧密匹配SimCLR的训练设置并提供公平的比较，研究人员对ResNet-RS仅应用了部分原始的训练策略。但是从下表可以看出，结果要好得多： ? 视频分类 视频分类训练方法的对比研究。...下图用不同颜色标记了正则化方法（绿色）、训练方法（紫色）和架构（黄色）上的改进。...9 结语 在这篇论文中，研究人员通过对训练方法和扩展策略进行研究发现最终的ResNet是可以与SOTA模型相比的，架构并不是唯一决定因素。
几个月前，我写了一篇关于如何使用已经训练好的卷积（预训练）神经网络模型（特别是VGG16）对图像进行分类的教程，这些已训练好的模型是用Python和Keras深度学习库对ImageNet数据集进行训练得到的...用Python和上述Keras库来给图像分类 让我们学习如何使用Keras库中预训练的卷积神经网络模型进行图像分类吧。 新建一个文件，命名为classify_image.py，并输入如下代码： ?...第72行，我们通常会使用卷积神经网络分批对图像进行训练/分类，因此我们需要通过np.expand_dims向矩阵添加一个额外的维度(颜色通道)。...安装TensorFlow/Theano和Keras后，点击底部的源代码+示例图像链接就可下载。 现在我们可以用VGG16对图像进行分类： ?...由于"左轮手枪"的视角，枪管较长，CNN很容易认为是步枪，所以得到的步枪也较高。 下一个例子用ResNet对狗的图像进行分类： ? 狗的品种被正确识别为“比格犬”，具有94.48％的概率。
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