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Pytorch 使用CNN图像分类的实现

需求 在4*4的图片中，比较外围黑色像素点和内圈黑色像素点个数的大小将图片分类 ?...如上图图片外围黑色像素点5个大于内圈黑色像素点1个分为0类反之1类 想法 通过numpy、PIL构造4*4的图像数据集 构造自己的数据集类 读取数据集对数据集选取减少偏斜 cnn设计因为特征少，直接1*...dataset.imgs.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) # 获取类别1的数目 ，取scale倍的数组，得数据不那么偏斜 trueNum =collections.Counter...True, True, True, True]) Net2测试结果tensor([False, True, False, True, True, False, True]) 到此这篇关于Pytorch 使用CNN...图像分类的实现的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch CNN图像分类内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

2.2K40

亚马逊：用CNN进行图像分类的Tricks

Image Classification with Convolutional Neural Networks 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf 摘要：图像分类研究近期的多数进展都可以归功于训练过程的调整...在本文中，我们将测试一系列的微调方法，并通过控制变量实验评估它们对最终准确率的影响。我们将展示通过组合不同的微调方法，我们可以显著地改善多种 CNN 模型。...本研究还表明，图像分类准确率的提高可以在其他应用领域（如目标检测和语义分割）中实现更好的迁移学习性能。...换句话说，对于相同数量的 epoch，大批量训练的模型与使用较小批量训练的模型相比，验证准确率会降低。...图 4：ImageNet 上标签平滑效果的可视化。顶部：当增加ε时，目标类别与其它类别之间的理论差距减小。下图：最大预测与其它类别平均值之间差距的经验分布。

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毕业设计:基于CNN的图像分类算法

所以如果不读硕的同学建议不要选这方面的题目。 这次我介绍的毕设题目是：基于卷积神经网络的图像分类算法的工程实现。先说一下电脑配置和环境依赖版本。...该网络发表于1998年，当年广泛应用于美国银行的数字识别。 当我们跑模型的时候，首先要选择一个简单并通用的网络来当做baseline，即知道这个问题的下限在哪里。...拍摄角度包括航拍、红外图像、可见光图像、船上拍摄、船舶加海天背景等。其中军舰图像占50%，其他图像占50%。该毕设问题即解决，区分军舰和其他船舶的问题。 图像大致如下： ?...small.378.jpg 这是个二分类的问题。 接下来介绍LeNet-5的网络结构，如图。 ?...Figure_2.png 从这里可以清楚的看到七次实验，验证集上的变化情况。 一般调参，重要的参数无非是batch_size、学习率。

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基于卷积神经网络CNN的图像分类

基于卷积神经网络CNN的图像分类+基于Tkinter自制GUI界面点击分类 大家好，我是Peter~ 本文主要包含两个方向的内容： 如何使用卷积神经网路对一份数据进行cats和dogs的分类：图像数据生成...、搭建CNN模型及可视化、模型训练与预测、损失精度可视化 将构建的CNN网络模型保存后，基于Tkinter制作一个简单的GUI界面，选择图片运行立即显示分类结果 过程详解，代码注释极其详细，源码运行即可出结果...model.save("model_cats_dogs_10category.h5") 模型预测 对测试集中的图像进行预测 predict = model.predict(test_generator,...steps=np.ceil(test_samples / batch_size)) 将预测的结果转成具体的分类： test_df["category"]...界面，通过点击实现图像分类。

1.3K20

关于CNN图像分类的一份综合设计指南

对于计算机视觉任务而言，图像分类是其中的主要任务之一，比如图像识别、目标检测等，这些任务都涉及到图像分类。而卷积神经网络（CNN）是计算机视觉任务中应用最为广泛且最为成功的网络之一。...大多数深度学习研究者首先从CNN入门，上手的第一个项目应该是手写体MNIST数字图像识别，通过该项目能够大致掌握图像分类的基本操作流程，但由于该项目太成熟，按步骤操作一遍可能只知其然而不知其所以然。...当选择使用CNN进行图像分类任务时，需要优化3个主要指标：精度、仿真速度以及内存消耗。这些性能指标与设计的模型息息相关。...本文是关于使用CNN进行图像分类任务的优化设计指南，方便读者快速掌握图像分类模型设计中所遇到的问题及经验。...卷积核大小 人们可能普遍认为使用较大的卷积核（比如5x5、7x7）总是会产生最高的精度，然而，并不总是这样。

1.1K30

简单到出人意料的CNN图像分类策略

反之亦然；对于图像中的每个羽毛，它将增加“鸟”的证据+1；无论什么类积累，图像中的大多数证据都是预测的。 这个最简单的BoF模型有一个很好的特性，是它的可解释性和透明的决策制定。...我们展示了正确预测类（顶行）的功能和预测错误类（底行）的分散注意力的功能 上图中，最上面的手指图像被识别成tench（丁鱥guì，是淡水钓鱼的主要鱼种，也是鲈鱼等猎食性鱼类的饲料），因为这个类别中的大多数图像...例如，在上一个实验中，我们展示了BagNets最敏感的那些图像部分（例如，如果你遮挡那些部分）与CNN最敏感的那些基本相同。...因此，更深层的神经网络确实改进了更简单的特征包模型，但我认为核心分类策略并没有真正改变。 解释CNN几个奇怪的现象 将CNN的决策视为一种BoF策略，可以解释有关CNN的几个奇怪的观察。...我们的成果显示，CNN利用自然图像中存在的许多弱统计规律进行分类，并且不会像人类一样跳向图像部分的对象级整合。其他任务和感官方式也是如此。

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基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类预测

CNN是convolutional neural network的简称，中文叫做卷积神经网络。...此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为卷积神经网络模型，模型准确率从98%提升到99.2% 《基于tensorflow+DNN的MNIST...数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6 0.编程环境 安装tensorflow命令：pip install tensorflow...bool，设置为True，表示预测目标值是否经过One-Hot编码； 第7行代码定义变量batch_size的值为100； 第8、9行代码中placeholder中文叫做占位符，将每次训练的特征矩阵...； 第9行代码表示计算模型在测试集上的预测准确率，赋值给变量test_accuracy； 第10行代码打印步数、训练集预测准确率、测试集预测准确率。

1.9K31

基于卷积神经网络（CNN）的仙人掌图像分类

今天我们的目标是建立一个分类器，将图像分类为“仙人掌”或“非仙人掌”。 ? 01. 数据集 ? 这种分类问题是kaggle挑战的内容之一。目标是建立一个分类器，将图像分类为“仙人掌”或“非仙人掌”。...因此，我们需要将所有图像规格化为相同大小。根据我们的实验，最佳策略是将这些图像裁剪为48 x 48像素大小。以下是一些裁剪的图像。第一行显示原始图像，第二行显示更改的图像。 ?...这种方法的好处是它可以保存图像的所有细节，但是有时会丢失图像的边缘，如果图像太小，我们需要使用黑色背景扩展图像以使其与图像的大小相同。...请注意，在最终预测之前，我们将训练集的一部分（10％）用作验证集。 ? 04. 测试结果 现在，我们使用kaggle提供的validation_set作为测试集，以对我们的训练模型进行最终预测。...它达到了近99％的准确率，这是惊人的。 ? 05. 结论 这篇文章的主要目的是与大家分享卷积网络的结构，解决了这类二元分类问题，例如猫和狗的图像分类。

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波动率预测：基于CNN的图像识别策略（附代码）

例如，如果开盘前的平均波动率是10，而开盘后的波动率是50，我们的目标是预测5而不是原始的50。 为了防避免这种问题的发生，我们训练了一个MLP网络，其与前面的方法具有相同的结构、相同的数据。 ?...Capped@30 vol_after / vol_before 与原始值的预测相比，MLP的间接预测结果略差，但差别不大。现在我们有了CNN网络可以比较的基准。...我们可以看到，即使预测相同的目标，基于图像的回归也比MLP对应的回归表现得好得多。 不通方法的比较： ?...我们可以看到，MLP在预测绝对波动率值时的表现优于其他所有方法，而CNN在预测相对波动率时在各个方面都优于同一网络。...因此，在进行时间序列预测时，CNN是一个很好的选择，尽管它确实需要大量的计算能力来进行图像转换和训练。

4.7K52

干货 | 万物皆可「计算机视觉」

由于计算机视觉领域广泛而复杂，因此解决方案并不总是很清晰。计算机视觉中的许多标准任务都需要特别考虑：分类，检测，分割，姿态估计，增强和恢复，动作识别。...框提议网络得到了边界框的坐标，它认为目标在这里的可能性很大；再次提醒，这些坐标都是相对于锚框的。然后，分类网络获取每个边界框并对其中的潜在物体进行分类。...这分为三个阶段： 1、使用标准分类网络从图像中提取特征 2、鉴于这些特点，训练一个子网络来预测一组 2D 热力图。...因此，每个输出像素都是基于它周围的像素和相同位置上的前帧和后帧中的像素进行计算预测的！ ? 直接进行图像的批量传递 视频帧可以通过以下几种方式传递: (1) 直接以大批量，如图 1 所示。...我们将使用常规的 2D CNNs 从两者中提取特征，然后将它们组合起来传递给我们的 3D CNN，它将组合这两种类型的信息 (3) 将我们的帧序列传递给一个 3D CNN，将视频的光流表示传递给另一个

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如何通过深度学习，完成计算机视觉中的所有工作？

大规模数据集以及深层卷积神经网络（CNN）的表征能力可提供超准确和强大的模型。但目前仍然只有一个挑战：如何设计模型？ 像计算机视觉这样广泛而复杂的领域，解决方案并不总是清晰明了的。...再次给出分类网络的特征，我们训练一个子网络来预测一组2D向量场，其中每个向量场都与关键点之间的关联度进行编码。然后，具有较高关联性的关键点被称为已连接。...在图像的全分辨率上进行了大量的处理，来达到较高的空间精度，使用了与其他任务相同的卷积。 ? EDSR超分辨率架构 ? 动作识别 动作识别是少数几个需要视频数据才能正常运行的应用程序之一。...因此，每个输出像素都是根据其周围像素以及相同位置的前一帧和后一帧中的像素进行计算来预测的。 ? 直接大量传递图像 视频帧可以通过几种方式传递： 直接在大批量中，例如第一个图。...我们将使用常规2D CNN从这两者中提取特征，然后再将其组合起来传递给我们的3D CNN，后者将两种类型的信息进行合并。 将帧序列传递给一个3D CNN，并将视频的光流表示传递给另一个3D CNN。

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【计算机视觉】检测与分割详解

解决这个问题的一个可能的方法是把它当作一个滑动窗口的分类问题[1]。这样我们就把输入图像分解成几个大小相同的crop。然后每一种crop都会被传送给CNN，作为输出得到该crop的分类类别。...---- 分类和定位 图像分类[6]处理的是将类别标签分配给图像。但是有时，除了预测类别之外，我们还感兴趣的是该对象在图像中的位置。从数学的角度来说，我们可能希望在图像的顶部画一个包围框。...然后将我们的图像输入到ConvNet并输出相同的固定点集（x，y）坐标。.... ---- 目标检测 目标检测的思想是从我们感兴趣的一组固定类别开始，每当这些类别中的任何一种出现在输入图像中时，我们就会在图像周围画出包围框，并预测它的类标签。...在此基础上，我们对图像中的每一只绵羊分别得到了分割掩码，而语义分割中所有的绵羊都得到了相同的分割掩码。 基于Mask R-CNN的实例分割 Mask R-CNN是这类任务的首选网络。

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AI从入门到放弃：CNN的导火索，用MLP做图像分类识别？

本文通过使用MLP做图片分类识别的尝试作为思路指引，实为下一篇CNN相关笔记的引子文章。 本文的文档和代码，传送门： github项目地址 一....上一篇笔记的传送门：《AI从入门到放弃：BP神经网络算法推导及代码实现笔记》 ---- 二. 用MLP做图像分类识别？...在没有CNN以及更先进的神经网络的时代，朴素的想法是用多层感知机（MLP）做图片分类的识别，没毛病 作为上篇笔记学习的延续，以及下一篇CNN的药引，使用MLP来做图片分类识别，实在是个不错的过度例子。...通过这个例子，从思路上引出一系列的问题，我不卖关子，自问自答吧，即： MLP能做图片分类识别吗？—> 答案是是可以的，上一篇我们是拟合非线性分类函数，这里是拟合图像特征，数学本质没区别。...搞清楚我们目标，是提高对图片进行分类识别，那么在使用MLP实现这个目标时，它自身是否有缺陷，导致实现这个目标遇到了困难。那么解决了这些困难，就找到了解决问题的方法。

1.9K101

用深度学习keras的cnn做图像识别分类，准确率达97%

Keras是一个简约，高度模块化的神经网络库。 可以很容易和快速实现原型（通过总模块化，极简主义，和可扩展性） 同时支持卷积网络（vision）和复发性的网络（序列数据）。以及两者的组合。...每张图片的灰度级为8位，每个像素的灰度大小位于0-255之间，每张图片大小为64×64。...预处理模块 使用了PIL（Python Imaging Library）模块，是Python平台事实上的图像处理标准库。...olivettifaces.pkl','wb') # store data and label as a tuple cPickle.dump((face_data,face_label), f) f.close() 分类模型...程序参考了官方示例：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py 一共有40个类，每个类10个样本，共400个样本

2.4K60

SSD: Single Shot MultiBox Detector

然而，目标检测是一个更困难的问题，因为除了对目标进行分类外，还需要对图像中的所有目标实例进行定位。基于区域的卷积神经网络(R-CNN)或其更快的版本将检测作为目标建议的分类问题，然后回归边界框坐标。...虽然MultiBox通过训练一个目标检测器非常成功地生成了目标建议，但是对于完整的目标检测，它仍然需要对生成的建议进行后分类。然而，我们的SSD可以检测多个类别的单阶段评估的输入图像。...这使得网络能够预测多个重叠先验的高置信度，而不是要求它总是选择可能的最佳先验——这是一个稍微简化的任务。...表2显示，Fast R-CNN和Faster R-CNN的性能略优于SSD，这可能是因为它们具有较大的输入图像大小。然而，Faster R-CNN要慢得多，因为它仍然需要提取proposal步骤。...表3为VOC2012测试集的比较，我们使用的模型与上表相同。Fast R-CNN和Faster R-CNN有更好的性能，因为他们使用额外的4952张来自VOC2007测试的图像进行训练。

1.9K10

深度学习目标检测从入门到精通：第一篇

我们将从初学者的层面入手，一直到最新的目标检测算法，了解每种算法的思想，方法和闪光点。 ▌什么是图像分类？ ---- ---- 图像分类是输入一张图像并预测图像中的目标。...例如，当我们建立一个猫狗分类器时，我们输入猫或狗的图像，并预测它们的类别： ? 如果猫和狗都出现在图像中，你会怎么做？ ? 我们的模型会预测什么？...代替从图像中预测目标的类别，我们现在必须预测类别以及包含该目标的矩形（称为bounding box）。它需要4个变量来唯一标识一个矩形。...你怎么知道窗口的大小，以便它总是包含图像？ 看例子： ? 正如你所看到的，目标大小可以不同。解决这个问题，可以通过缩放图像来创建图像金字塔。...选择性搜索使用局部关键特征，如纹理，强度，颜色和/或内部度量等来生成目标的所有可能的位置。现在，我们可以把这些产生的区域喂给我们的基于CNN的分类器。

2.6K70

MaskFormer：将语义分割和实例分割作为同一任务进行训练

诸如Faster R-CNN、Mask R-CNN等经典方法虽然非常有效，但由于其固有的固定大小输出空间，它们通常预测每个图像的边界框和类的固定数量，这可能与图像中实例的实际数量不匹配，特别是当不同图像的实例数量不同时...这个主干可以是任何流行的CNN(卷积神经网络)架构，比如ResNet，它处理图像并提取一组特征，用F表示。...最后对于像语义分割这样的任务，MaskFormer可以通过将N个二进制掩码与其相应的类预测相结合来计算最终预测。这种组合是通过一个简单的矩阵乘法实现的，给我们最终的分割和分类图像。...但是MaskFormer设计了一个统一的方式处理这两个任务：它通过预测图像中每个对象实例的类标签和二进制掩码来工作。这种方法本质上结合了语义和实例分割的各个方面。...总结 MaskFormer提供了一种新的图像分割方法，集成了DETR模型和Transformer架构的优点。它使用基于掩码的预测，增强了对图像中复杂对象交互的处理。

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AI从入门到放弃2：CNN的导火索，用MLP做图像分类识别？

上一篇笔记的传送门：《AI从入门到放弃：BP神经网络算法推导及代码实现笔记》（编辑注：为方便大家阅读，此处添加的是人工智能头条此前发布的文章链接） ▌二、用MLP做图像分类识别？...在没有CNN以及更先进的神经网络的时代，朴素的想法是用多层感知机（MLP）做图片分类的识别，没毛病。...作为上篇笔记学习的延续，以及下一篇CNN的药引，使用MLP来做图片分类识别，实在是个不错的过度例子。通过这个例子，从思路上引出一系列的问题，我不卖关子，自问自答吧，即： MLP能做图片分类识别吗？...--> 答案是是可以的，上一篇我们是拟合非线性分类函数，这里是拟合图像特征，数学本质没区别。 MLP做这个事情效果如何？--> 个人认知内，只能说一般一般。...搞清楚我们目标，是提高对图片进行分类识别，那么在使用MLP实现这个目标时，它自身是否有缺陷，导致实现这个目标遇到了困难。那么解决了这些困难，就找到了解决问题的方法。

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AI从入门到放弃2：CNN的导火索，用MLP做图像分类识别？

上一篇笔记的传送门：《AI从入门到放弃：BP神经网络算法推导及代码实现笔记》（编辑注：为方便大家阅读，此处添加的是人工智能头条此前发布过的文章链接） ▌二、用MLP做图像分类识别？...在没有CNN以及更先进的神经网络的时代，朴素的想法是用多层感知机（MLP）做图片分类的识别，没毛病。...作为上篇笔记学习的延续，以及下一篇CNN的药引，使用MLP来做图片分类识别，实在是个不错的过度例子。通过这个例子，从思路上引出一系列的问题，我不卖关子，自问自答吧，即： MLP能做图片分类识别吗？...--> 答案是是可以的，上一篇我们是拟合非线性分类函数，这里是拟合图像特征，数学本质没区别。 MLP做这个事情效果如何？--> 个人认知内，只能说一般一般。...搞清楚我们目标，是提高对图片进行分类识别，那么在使用MLP实现这个目标时，它自身是否有缺陷，导致实现这个目标遇到了困难。那么解决了这些困难，就找到了解决问题的方法。

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「目标检测算法」连连看：从 Faster R-CNN 、 R-FCN 到 FPN

希望通过对算法如何发展到今天的研究，会给我们未来的研究提供方向。 第1部分：我们从基于区域的目标检测器中学到了什么（Faster R-CNN，R-FCN，FPN）？...我们按照滑动窗口从图片中剪切出部分图像块。由于通常分类器都采用固定的图像大小，所以图像块需要进行形变。然而，这对分类精度并没有什么影响，应为分类器训练时也使用了形变的图像。 ?...形变的图像块被送进CNN分类器中提取4096个特征。然后，我们用一个SVM分类器进行分类，用一个线性回归器得到边界框。 ? 以下是伪代码。 我们生成了很多窗口来检测不同位置、不同形状的目标。...每次预测都和不同位置但是相同形状的特定锚相关。 ? 这些锚都是精心预选好的，所以它们多种多样，同时非常合理的覆盖了不同尺度和不同长宽比的现实生活中的物体。...这里不会更深入的去讲解它，但是你可以参考以后的章节来获取更多信息。 ? 在计算完位置敏感ROI池化所有的值之后，分类的得分就是所有它元素的平均值。 ? 如果说我们有C类物体需要检测。

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