【从传统方法到深度学习】图像分类
1. 问题 Kaggle上有一个图像分类比赛Digit Recognizer，数据集是大名鼎鼎的MNIST——图片是已分割 (image segmented)过的28*28的灰度图，手写数字部分对应的是0~255的灰度值，背景部分为0。 手写数字图片是长这样的： 手写数字识别 ...
原文：图像分类中提高性能的方法
第一类：提高数据质量，数量 通过数据增强方法提高数据数量能够大大增加模型的泛化性能。如果能够通过分析数据之间的一些信息，进而提高数据的质量，也能够很好的提高模型的结果。 .Random image cropping and patching Random image cropping and patching RICAP 方法随机裁剪四个图片的中部分，然后把它们拼接为一个图片，同时混合这四个图片 ...
2020-03-07 17:00 0 1020 推荐指数：
相关推荐
图像分类与KNN
1 图像分类问题 1.1 什么是图像分类 所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一，并且有着各种各样的实际应用。计算机视觉领域中很多看似不同的问题 ...
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 ...
图像分类
图像分类 本教程源代码目录在book/image_classification,初次使用请您参考Book文档使用说明。 #说明: 1.硬件环境要求： 本文可支持在CPU、GPU下运行 2.Docker镜像支持的CUDA/cuDNN版本： 如果使用了Docker运行Book，请注意：这里所提 ...
图像分类综述
一、图像分类介绍 什么是图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签来自预定义的可能类别集。 示例：我们假定一个可能的类别集categories = {dog, cat, eagle}，之后 ...
KNN——图像分类
内容参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041?refer=intelligentunit 用像素点的rgb值来判断图片的分类准确率并不高，但是作为一个练习knn的题目，还是挺不错的。 1. CIFAR-10 CIFAR-10是一个图像分类 ...
图像分类基础
像素：组成图片的基础单元 现在的多数表征图像的方式都是采用的RGB color space.图片可视为由width*height个像素组成.在RGB颜色空间下每一个像素是一个三元组(r,g,b),分别代表R/G/B的值.对单通道的图像(即灰度图)来说,像素是一个数. 图片由一堆像素组成 ...
CSS优化，提高性能的方法有哪些？
1，首推的是合并css文件，如果页面加载10个css文件，每个文件1k，那么也要比只加载一个100k的css文件慢。 2，减少css嵌套，最好不要套三层以上。 3，不要在ID选择器前面进行嵌套，ID本来就是唯一的而且人家权值那么大，嵌套完全是浪费性能。 4，建立公共样式类，把相同样式提取 ...