原文:基於Pre-Train的CNN模型的圖像分類實驗

基於Pre Train的CNN模型的圖像分類實驗 MatConvNet工具包提供了好幾個在imageNet數據庫上訓練好的CNN模型,可以利用這個訓練好的模型提取圖像的特征。本文就利用其中的 imagenet caffe ref 的模型,提取圖像特征 softmax前一層的輸出, 維 ,在幾個常用的圖像分類的數據庫中進行了相應的分類實驗。這實驗的過程中,有對圖片進行左右翻轉用於增加訓練數據。下面結 ...

2015-07-23 20:15 0 3319 推薦指數:

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Pytorch-圖像分類CNN模型的遷移學習

導包: 關於torchvision: torchvision是獨立於pytorch的關於圖像操作的一些方便工具庫。 torchvision的詳細介紹在:https://pypi.org/project/torchvision/0.1.8/ torchvision ...

Sun Sep 20 22:47:00 CST 2020 0 1391
基於CNN圖像分類算法

* 1 對卷積神經網絡的研究可追溯到1979和1980年日本學者福島邦彥發表的論文和“neocognition”神經網絡。 * 2 AlexNet使用卷積神經網絡解決圖像分類問題,在ILSVR2012中獲勝並大大提升了state-of-start的准確率(大概16%左右)。(在11年top5 ...

Fri Aug 28 01:12:00 CST 2020 0 3383
Pytorch和CNN圖像分類

Pytorch和CNN圖像分類 PyTorch是一個基於Torch的Python開源機器學習庫,用於自然語言處理等應用程序。它主要由Facebookd的人工智能小組開發,不僅能夠 實現強大的GPU加速,同時還支持動態神經網絡,這一點是現在很多主流框架如TensorFlow都不 ...

Sun May 31 14:26:00 CST 2020 0 1368
CNN圖像分類入門

CNN圖像分類 入門 本次入門學習的項目是CNN圖像分類的花卉識別 通過使用五種各五百張不同種類的花卉圖片進行模型訓練 訓練結果如下: 預測成功率大概在64%左右(與訓練集過少還是有一些關系的) 預測結果如下: 代碼部分 訓練代碼解釋部分: 模型導入 ...

Wed Jul 21 00:29:00 CST 2021 0 131
Bert系列(三)——源碼解讀之Pre-train

https://www.jianshu.com/p/22e462f01d8c pre-train是遷移學習的基礎,雖然Google已經發布了各種預訓練好的模型,而且因為資源消耗巨大,自己再預訓練也不現實(在Google Cloud TPU v2 上訓練BERT-Base要花費 ...

Fri Jul 26 00:11:00 CST 2019 0 627
GoogleNet模型圖像分類

Googlenet模型進行圖像分類 有三個文件需要下載: 第一個是caffe模型,第二個是整個網絡的描述文件,第三個是1000種分類對應的名稱表 主要的API有以下: 1.blobFromImage函數 ...

Tue Jun 09 19:13:00 CST 2020 0 726
使用PyTorch建立圖像分類模型

概述 在PyTorch中構建自己的卷積神經網絡(CNN)的實踐教程 我們將研究一個圖像分類問題——CNN的一個經典和廣泛使用的應用 我們將以實用的格式介紹深度學習概念 介紹 我被神經網絡的力量和能力所吸引。在機器學習和深度學習領域,幾乎每一次突破都以 ...

Thu Nov 07 00:41:00 CST 2019 0 1999
 
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