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图像分类】使用经典模型进行图像分类

图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分,是计算机视觉中重要的基础问题,也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础,在许多领域都有着广泛的应用。 这里将介绍如何在PaddlePaddle下使用AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4、Inception-ResNet-v2和Xception模型进行图像分类 图像分类问题的描述和这些模型的介绍可以参考PaddlePaddle book。 ) [3]获得所用模型 这里可以选择使用AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4、Inception-ResNet-v2和Xception模型中的一个模型进行图像分类 使用GoogLeNet模型 GoogLeNet在训练阶段使用两个辅助的分类器强化梯度信息并进行额外的正则化。

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AI有识境】如何掌握好图像分类算法?

大家好,这是专栏《AI有识境》的第一篇文章,讲述如何掌握好图像分类算法。 近年来,随着深度学习技术的兴起,图像分类领域得到了飞速的发展,并延申出一系列全新的研究方向,主要包括: (1) 多类别图像分类; (2) 细粒度图像分类; (3) 多标签图像分类; (4) 无/半监督图像分类 5.3 无监督/半监督图像分类 顾名思义,不借助类别标签或只借助部分类别标签对图像完成分类,属于图像分类中较难的任务类型,现阶段的解决方案大都是传统聚类算法与深度学习的融合。 ? 8 图像分类的相关竞赛与数据集 自图像分类兴起以来,各行各业均提出了自身的需求,并举办很多图像分类的竞赛,提出了各种数据集。 9 参考资料 最后,我们来汇总一下有三AI生态中掌握好图像分类任务可以使用的相关资源。 (1) 图像分类专栏,本专栏详解了图像分类的各领域关键技术。 ?

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    手把手带你搭建图像分类 AI 服务

    AI图像识别和文本处理方面的效果尤为突出,且已经应用到人类的生活中,例如人脸识别、对话、车牌识别、城市智慧大脑项目中的目标检测和目标分类等。 ? ? 接下来,我们将了解图像分类的需求、完成任务的前提条件和任务实践。 图像分类以及目标检测的需求 AI 的能力、方向和应用都非常广泛,这里我们主要讨论的是图像分类方向。 具备以上条件后,再通过短时间(几天或一周)的学习,我们就能够完成图像分类的任务。 讨论个额外的话题,人人都能够做 AI 工程师吗? 图像分类服务实践 这次我们以零 AI 基础和零编码经验的自动学习模式演示如何搭建一个图像分类AI 服务。 服务的自动化部署 我们的目的是搭建一个图像分类AI 服务,所以在训练结束后点击左侧的「部署」按钮,此时会进入自动化部署的流程。 ?

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    图像分类】 基于Pytorch的多类别图像分类实战

    欢迎大家来到图像分类专栏,本篇基于Pytorch完成一个多类别图像分类实战。 作者 | 郭冰洋 编辑 | 言有三 1 简介 ? 实现一个完整的图像分类任务,大致需要分为五个步骤: 1、选择开源框架 目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、caffe、pytorch、mxnet等; 2、构建并读取数据集 根据任务需求搜集相关图像搭建相应的数据集 总结 以上就是整个多类别图像分类实战的过程,由于时间限制,本次实战并没有对多个数据集进行训练,因此没有列出同一模型在不同数据集上的表现。 有三AI夏季划 有三AI夏季划进行中,欢迎了解并加入,系统性成长为中级CV算法工程师。 转载文章请后台联系 侵权必究 ? ? ? 往期精选 【技术综述】你真的了解图像分类吗? 【技术综述】多标签图像分类综述 【图像分类分类专栏正式上线啦!初入CV、AI你需要一份指南针!

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    图像分类】简述无监督图像分类发展现状

    无监督图像分类问题是图像分类领域一项极具挑战的研究课题,本文介绍了无监督图像分类算法的发展现状,供大家参考学习。 作者 | 郭冰洋 编辑 | 言有三 1 简介 ? 现阶段的图像分类任务在很大程度上是靠监督学习实现的,即每个样本都有其对应的标签,通过深度神经网络来不断学习每个标签所对应的特征,并最终实现分类。 在这一背景下,有关无监督图像分类的研究也变得愈发火热,大致可以分为数据集变换和聚类分析两种方向,本文将围绕两种方向对无监督图像分类的研究现状展开介绍,从以供各位读者参考。 4 总结 现阶段,基于深度学习的无监督图像分类研究尚处于发展阶段,加之问题的难度较大,其研究成果相较于其他方向较少,同时也仅在某些简单的数据集上进行实验,并未真正大规模的应用到实际场景。 因此,为了更好的使无监督图像分类得到广泛的应用,我们必须探究传统算法的优势,紧密结合神经网络的特点,提出更多更有创意的思路,以实现更大的突破。

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    图像分类】 实战图像分类网络的可视化

    现阶段,网络可视化的研究内容基本上围绕经典的分类网络展开,是图像分类的延伸和升华,大体上可以分为层可视化、卷积核可视化、类激活图可视化三种,本篇文章我们就走进神经网络的内部,了解那些千姿百态的可视化知识 2.2 卷积核可视化 图像分类网络的本质是对卷积核的参数进行学习,不同的卷积核代表对应的类别特征,是分类的核心基准。因此,如何呈现出卷积核的内容,也是评判网络学习能力的方法之一。 如果能得出整幅图像对其类别的整体响应值,即每个像素在分类所做出的贡献,我们便可以得到特征在网络学习过程中的重要程度占比。 在此基础上,类激活图的概念被提出。 ? 通过对特征图作全局平均值池化可以获得特征图的整体均值,并移除全连接层,以此作为基准进行分类,可以保留特征的空间位置信息,从而反应图像中任意位置特征的重要程度。 ? 如上图中的花朵图像,通过类激活图我们可以看到网络关注的重点区域,这也是判定网络学习是否准确的一种全新思路。 以上实验代码可以发送关键词“分类模型可视化”到有三AI公众号后台获取。

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    AI分类

    从上至下: 人工智能(Artificial Intelligence,AI) 机器学习(Machine Learning,ML) 深度学习(Deep Learning,DL) 机器学习例子: 机器学习算法尝试根据训练数据 ---- 按学习方式分类 (1) 监督学习(分类、回归):输入数据被称为训练数据,它们有已知的标签和结果 (2) 半监督学习(分类和回归):输入数据由带标签和不带标签组成。 监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。 深度学习:机器学习需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器,把原始数据(如图像的像素值)转换成一个适当的内部特征表示或特征向量,然后对输入的样本进行检测或分类。 (5) 贝叶斯模型 (6) 正则化模型 (7) 模型集成 (8) 神经网络 分类二: (1) 分类和回归:线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类、决策树分类等 (2) 聚类:KMeans聚类、LDA主题、KNN

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    谷歌推出了用于AI图像分类的机器学习模型

    人们通常认为,随着AI系统复杂性的增加,它的解释性总是越来越差。 为了使AI的决定更加透明,来自Google和Stanford的团队最近研究了一种机器学习模型——基于概念自动解释(ACE),它可以自动提取出具有意义的视觉概念。 相比之下,ACE在提取概念并确定每个概念的重要性之前,会通过经过训练的分类器和一组图像作为输入来识别更高级别的概念。 为了测试ACE的鲁棒性,该团队使用了Google的Inception-V3图像分类器模型,该模型在ImageNet数据集上进行了训练,并从数据集中的1,000个类别中选择了100个类别的子集来应用ACE 当这些有意义的概念作为连贯的示例出现,对于正确预测图像中存在的元素非常重要。”

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    谷歌包容性图像竞赛减少了图像分类任务中AI的偏见

    偏见是AI中公认的难题,在不具代表性的数据集上训练的模型往往是公平的。但要解决这个问题比你想象的要困难得多,特别是在图像分类任务中,种族,社会偏见经常会出现。 “图像分类表现在过去几年中已经大幅改善,在某些数据集上几乎超过人类表现”Baljekar说,“但我们想看看模型对真实数据的影响多大。” 因此,包容性图像竞赛的目标是激励竞争对手,为数据收集困难的场景开发图像分类器。 为了编译可以评估提交的模型的多样化数据集,Google AI使用了一个应用程序,指示用户拍摄周围的对象并使用设备上的机器学习生成字幕。将字幕转换为动作标签,并通过图像分类器进行验证。 Baljekar说:“即使有一小部分分类数据,我们也可以在不可见的目标分布上提高性能。” Google AI将在12月7日发布一个包含500,000图像分类数据集。

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    AI综述专栏 | 图像物体分类与检测算法综述

    15 Scenes 数据库主要用于场景分类评测,由于物体分类与场景分类在模型与算法上差别不大,该数据库也在图像分类问题上得到广泛的使用。 物体分类 任务要求回答一张图像中是否包含某种物体,对图像进行特征描述是物体分类的主要研究内容。 使用支持向量机等分类器进行分类图像提取到特征表达之后,一张图像可以使用一个固定维度的向量进行描述,接下来就是学习一个分类器对图像进行分类。 大数据时代的来临,更激发了数据驱动的深度学习模型的发展,实现了更高效的特征提取与图像分类,将图像分类的发展推向一个新的高度。 ? 5.2 物体分类与检测的发展方向 物体分类任务要确定图像中是否包含物体,全局表达更关键;物体检测任务则要确定图像中物体的位置和尺度,物体结构更为关键。

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    干货——图像分类(上)

    图像分类,顾名思义,是一个输入图像,输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心,实际应用广泛。 图像分类的传统方法是特征描述及检测,这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的,但由于实际情况非常复杂,传统的分类方法不堪重负。 在课程视频中已经学习过,图像分类就是输入一个元素为像素值的数组,然后给它分配一个分类标签。完整流程如下: 输入:输入是包含N个图像的集合,每个图像的标签是K种分类标签中的一种。这个集合称为训练集。 一般该步骤叫做训练分类器或者学习一个模型。 评价:让分类器来预测它未曾见过的图像分类标签,并以此来评价分类器的质量。我们会把分类器预测的标签和图像真正的分类标签对比。 一个非常流行的图像分类数据集是CIFAR-10。这个数据集包含了60000张32X32的小图像。每张图像都有10种分类标签中的一种。

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    图像分类技术报告

    一、图像分类问题描述 图像分类问题是计算机视觉领域的基础问题,它的目的是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来,实现最小的分类误差。 具体任务要求是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。总体来说,对于单标签的图像分类问题,它可以分为跨物种语义级别的图像分类,子类细粒度图像分类,以及实例级图像分类三大类别。 二、已有研究进展 一般说来,图像分类算法通过手工特征或者特征学习方法对整个图像进行全局描述,然后使用分类器判断是否存 在某类物体。应用比较广泛的图像特征有SIFT,HOG,SURF等。 这些对图像分类的研究中,大多数特征提取过程是人工设计的, 通过浅层学习获得图像底层特征,与图像高级主题间还存在很大的“语义鸿沟” 。 虽然基本的图像分类任务,尤其是比赛趋近饱和,但是现实中的图像任务仍然有很多的困难和挑战。如类别不均衡的分类任务,类内方差非常大的细粒度分类任务,以及包含无穷负样本的分类任务。

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    图像分类】 基于Pytorch的细粒度图像分类实战

    欢迎大家来到《图像分类》专栏,今天讲述基于pytorch的细粒度图像分类实战! 作者&编辑 | 郭冰洋 1 简介 针对传统的多类别图像分类任务,经典的CNN网络已经取得了非常优异的成绩,但在处理细粒度图像数据时,往往无法发挥自身的最大威力。 为了改善经典CNN网络在细粒度图像分类中的表现,同时不借助其他标注信息,人们提出了双线性网络(Bilinear CNN)这一非常具有创意的结构,并在细粒度图像分类中取得了相当可观的进步。 首先我们回顾一下在多类别图像分类实战中所提出的图像分类任务的五个步骤。其中,在整个任务中最基础的一环就是根据数据集的构成编写相应的读取代码,这也是整个训练的关键所在。 项目代码:发送“细粒度分类”到有三AI公众号后台可获取。

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    TensorFlow图像分类教程

    例如花卉,将雏菊的图像放到“雏菊”目录下,将玫瑰放到“玫瑰”目录下等等,将尽可能多的不同种类的花朵按照类别不同放在不同的目录下。如果我们不标注“蕨类植物”,那么分类器永远也不会返回“蕨类植物”。 最后一批未被使用的图像用于计算该训练模型的准确性。 分类:在新的图像上使用模型。例如,输入:IMG207.JPG,输出:雏菊。这个步骤快速简单,且衡量的代价小。 训练和分类 本教程将训练一个用于识别不同类型花朵的图像分类器。深度学习需要大量的训练数据,因此,我们需要大量已分类的花朵图像。 值得庆幸的是,另外一个模型在图像收集和分类这方面做得非常出色,所以我们使用这个带有脚本的已分类数据集,它有现成且完全训练过的图像分类模型,重新训练模型的最后几层以达到我们想要的结果,这种技术称为迁移学习 Bootstrap TensorFlow 安装Docker后,我们准备启动一个训练和分类的TensorFlow容器。

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    干货——图像分类(下)

    然而测试要花费大量时间计算,因为每个测试图像需要和所有存储的训练图像进行比较,这显然是一个缺点。在实际应用中,我们关注测试效率远远高于训练效率。 Nearest Neighbor分类器在某些特定情况(比如数据维度较低)下,可能是不错的选择。但是在实际的图像分类工作中,很少使用。 小结 简要说来: 介绍了图像分类问题。在该问题中,给出一个由被标注了分类标签的图像组成的集合,要求算法能预测没有标签的图像分类标签,并根据算法预测准确率进行评价。 介绍了一个简单的图像分类器:最近邻分类器(Nearest Neighbor classifier)。分类器中存在不同的超参数(比如k值或距离类型的选取),要想选取好的超参数不是一件轻而易举的事。 最后,我们知道了仅仅使用L1和L2范数来进行像素比较是不够的,图像更多的是按照背景和颜色被分类,而不是语义主体分身。

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    DeepMind用它做图像分类,秒杀职业分类AI

    DeepMind的两位大佬,改造了“史上最强”的BigGAN,让新的算法去做图像分类,刷新了ImageNet无监督表征学习的纪录。 换句话说,半路出家的BigBiGAN,秒杀了一众专注分类20年的AI选手。 ? △我有主角光环 同时,它生成的图像质量依然优秀。 ? 不过,如果你只当它是BigGAN的升级版,就太单纯了。 其实,从前BiGAN也在ImageNet上做过图像分类。但团队说,BiGAN的生成器是DCGAN里面的那种,生成不了高质量的图像,这样编码器学到的语义就会受影响。 打破ImageNet纪录 在ImageNet图像分类任务上,BigBiGAN成为了无监督算法中的地表最强。 ? 不同于大多数GAN,比如BigGAN那样像素级的图像重建,BigBiGAN更重视高层的表征学习,也就更适合图像分类任务。

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    图像分类】 关于图像分类中类别不平衡那些事

    欢迎大家来到图像分类专栏,类别不平衡时是很常见的问题,本文介绍了类别不平衡图像分类算法的发展现状,供大家参考学习。 作者&编辑 | 郭冰洋 1 简介 小伙伴们在利用公共数据集动手搭建图像分类模型时,有没有注意到这样一个问题呢——每个数据集不同类别的样本数目几乎都是一样的。 这是因为不同类别的样例数目差异较小,对分类器的性能影响不大,可以在避免其他因素的影响下,充分反映分类模型的性能。 类别不平衡是指分类任务中不同类别的训练样本数目相差较大的情况,通常是由于样本较难采集或样本示例较少而引起的,经常出现在疾病类别诊断、欺诈类型判别等任务中。 Hensman等[2]提出了提升样本(over sampling)的方法,即对于类别数目较少的类别,从中随机选择一些图片进行复制并添加至该类别包含的图像内,直到这个类别的图片数目和最大数目类的个数相等为止

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