第4章 圖像分類（image classification）基礎
第4章 圖像分類基礎 一張圖片勝過千言萬語。我們不斷地攫取視覺內容，解釋它的含義，並且存儲它們以備后用。 但是，對於計算機要解釋一張圖片的內容是很難的，因為計算機看到的圖片是一個大的數字矩陣，它對圖像傳遞的思想、知識和意義一無所知。 為了理解圖像 ...
原文：圖像分類基礎
像素：組成圖片的基礎單元 現在的多數表征圖像的方式都是采用的RGB color space.圖片可視為由width height個像素組成.在RGB顏色空間下每一個像素是一個三元組 r,g,b ,分別代表R G B的值.對單通道的圖像 即灰度圖 來說,像素是一個數. 圖片由一堆像素組成. 之間.從 由暗到亮. 用numpy array表達圖片 通常用 height, width, depth 來表 ...
2019-04-20 09:41 0 526 推薦指數：
相關推薦
圖像分類與KNN
1 圖像分類問題 1.1 什么是圖像分類 所謂圖像分類問題，就是已有固定的分類標簽集合，然后對於輸入的圖像，從分類標簽集合中找出一個分類標簽，最后把分類標簽分配給該輸入圖像。雖然看起來挺簡單的，但這可是計算機視覺領域的核心問題之一，並且有着各種各樣的實際應用。計算機視覺領域中很多看似不同的問題 ...
圖像分類算法
AlexNet 大致框架AlexNet是深度神經網絡的開山之作，其中包括前五層是卷積層、三層的全連接層、和softmax層分類。其中使用了ReLU激活函數、局部響應歸一化、重疊池化、在最后一層的全連接上dropout。 優點：使得速度變快，使用relu激活函數，使用重疊池化，droupout ...
圖像分類
圖像分類 本教程源代碼目錄在book/image_classification,初次使用請您參考Book文檔使用說明。 #說明: 1.硬件環境要求： 本文可支持在CPU、GPU下運行 2.Docker鏡像支持的CUDA/cuDNN版本： 如果使用了Docker運行Book，請注意：這里所提 ...
圖像分類綜述
一、圖像分類介紹 什么是圖像分類，核心是從給定的分類集合中給圖像分配一個標簽的任務。實際上，這意味着我們的任務是分析一個輸入圖像並返回一個將圖像分類的標簽。標簽來自預定義的可能類別集。 示例：我們假定一個可能的類別集categories = {dog, cat, eagle}，之后 ...
KNN——圖像分類
內容參考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041?refer=intelligentunit 用像素點的rgb值來判斷圖片的分類准確率並不高，但是作為一個練習knn的題目，還是挺不錯的。 1. CIFAR-10 CIFAR-10是一個圖像分類 ...
高光譜圖像分類
總結 因篇幅較長，把總結寫在開始。 我是使用自己的環境來跑的，沒有使用colab,所有關鍵的輸出都保留了。GTX1660 Super。 項目地址 項目結構如下： 我覺得，實際問題需 ...
基於CNN的圖像分類算法
* 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 ...