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  • ImageNet 数据集图像分类竞赛准确度再次刷新

    人工智能界的先驱 Yan Lecun（杨立昆）宣布开源了他们在图像识别以及整个计算机视觉领域的最新模型--"在Instagram的图片标签上预训练，在ImageNet上微调（finetune）的ResNext101模型...

  • SoCo:通过目标级对比学习实现整个目标检测模型的预训练

    一个潜在的原因是，图像级预训练可能过度拟合了整体表示，无法学习图像分类之外的重要属性。本文旨在实现一个与目标检测相一致的自监督预训练。在目标检测中，边界框被广泛采用作为目标的表示，...

  • 使用TensorFlow构建深度学习模型：图像分类与目标检测

    常见的图像分类模型包括卷积神经网络（CNN）和预训练模型（如ResNet、Inception等）。模型训练：将数据集划分为训练集和验证集，并使用训练集对模型进行训练。您可以使用优化算法（如随机梯度下降）和损失函数来优化模型。模型评估...

  • 超图软件：遥感影像智能解译预训练模型

    该模型由超10亿标签训练，可以对图像进行一键分割，而图像分割是遥感智能解译的基础。SAM具备免训练、高泛化的特点，然而，模型对图像进行的全要素分割并不具备语义信息。此外，其训练数据也非遥...

  • 使用Amazon SageMaker训练汽车型号图像识别的模型

    此解决方案基于 Amazon SageMaker完全托管的机器学习服务，使用自己的数据来微调一个预训练的图像分类模型并且达到较高的准确率来构建一个车型号分类器。Amazon SageMaker 是一项完全托管的模块化机器学习服务，可帮助开发人员和...

  • 卷积神经网络的高光谱图像分类方法范文

    在有大量训练样本和高性能GPUs的前提下，在许多视觉任务包括自然图像分类、目标检测、场景识别、人脸识别等，CNNs胜过其它传统方法甚至人工操作的效果。然而，相比之下目前将卷积神经网络用于高...

  • 基于Xception的细粒度图像分类

    用ImageNet分类的预训练模型参数作为卷积层的初始化,然后对图像进行缩放、数据类型转换、数值归一化处理,以及对分类器参数随机初始化,最后对网络进行微调。在公开的细粒度图像库CUB200-2011、Flower102和Stanford Dogs上进行实验...

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    在这一步，分类器会根据训练时学习到的模型对新的图像进行预测和分类。4.后处理：后处理是对分类结果进行进一步优化和调整的步骤。这可以包括去除误检、合并相邻的检测结果等，以提高识别的准确性和可靠性。通过这些步骤，传统的图像识...

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    机器学习：OpenCV内置了大量的机器学习算法，可以用于图像分类、聚类等任务。深度学习：OpenCV中的dnn模块提供了一系列深度学习模型的接口，用户可以加载预训练模型进行图像识别、目标检测等...

  • AI自给自足！用合成数据做训练 效果比真实数据还好

    作者们分别从零样本（zero-shot）、少样本（few-shot）图像分类、模型预训练（pre-training）与迁移学习三个⽅⾯进⾏了探讨，并给出了提升数据多样性与可靠性的方法。零样本图像分类 零样本...

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