图像分类算法
AlexNet 大致框架AlexNet是深度神经网络的开山之作，其中包括前五层是卷积层、三层的全连接层、和softmax层分类。其中使用了ReLU激活函数、局部响应归一化、重叠池化、在最后一层的全连接上dropout。 优点：使得速度变快，使用relu激活函数，使用重叠池化，droupout ...
原文：EasyDL的哪种算法更适合你的图像分类应用
相信不少开发者已经或多或少对百度EasyDL有所耳闻或有所尝试,作为零算法基础实现图像分类和物体检测的 神器 ,支持使用少量训练数据,使用通用算法训练,就能很快得到一个图像分类模型。最近百度EasyDL又增加了新的算法AutoDL Transfer 高精度算法 。AutoDL Transfer是百度研发的AutoDL技术之一,结合模型网络结构搜索 迁移学习技术 并针对用户数据进行自动优化的模型,与 ...
2019-07-16 17:50 0 587 推荐指数：
相关推荐
基于CNN的图像分类算法
* １ 对卷积神经网络的研究可追溯到1979和1980年日本学者福岛邦彦发表的论文和“neocognition”神经网络。 * ２ AlexNet使用卷积神经网络解决图像分类问题，在ILSVR2012中获胜并大大提升了state-of-start的准确率（大概16%左右）。（在11年top5 ...
图像分类算法为什么有那么多？
图像分类算法为什么有那么多？ AlexNet, VGGNet, MobileNet, ResNet, Inception v1 v2 v3 v4... blablabla为什么针对图像的分类算法有这么多，什么时候该用什么。 我好晕啊， 我觉得可能不止我一个人晕吧。 那就接着看吧。 这些算法 ...
图片格式那么多，哪种更适合你？
本文介绍和比较几种常见图片文件格式的优缺点，并介绍不同的文件格式对Web应用程序性能的影响。 有损vs无损 图片文件格式有可能会对图片的文件大小进行不同程度的压缩，图片的压缩分为有损压缩和无损压缩两种。 有损压缩。指在压缩文件大小的过程中，损失了一部分图片的信息，也即降低了图片的质量 ...
用于图像分类的MobileNetV3算法
用于图像分类的MobileNetV3算法 摘要 卷积神经网络（CNN）是一种深度神经网络，通过多个卷积层提取图像特征，广泛应用于图像分类。随着移动设备处理的图像数据量的不断增加，神经网络在移动终端上的应用越来越广泛。然而，这些网络需要大量的计算和先进的硬件支持，很难适应移动设备。本文 ...
机器学习算法整理（八）— K-近邻算法以及图像分类应用
以下均为自己看视频做的笔记，自用，侵删！ K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 K-近邻算法步骤： 对于未知类别属性数据 ...
哪种方式更适合在React中获取数据？
作者：Dmitri Pavlutin 译者：小维FE 原文：dmitripavlutin.com 国外文章，笔者采用意译的方式，以保证文章的可读性。 当执行像数据获取这样的I/O操作时， ...
RAID5和RAID10，哪种RAID更适合你(上)
【IT168 专稿】存储是目前IT产业发展的一大热点，而RAID技术是构造高性能、海量存储的基础技术，也是构建网络存储的基础技术。专家认为，磁盘阵列的性能优势得益于磁盘运行的并行性，提高设备运行并行度 ...