深度学习图片分类方法共找到601条结果

1.随机切割,图片翻转,旋转,等等很多手段都可以增加训练集,提高泛化能力.2. Resampling 或者增加噪声等等,人工合成更多的样本.3.对小样本数据进行仿射变换、切割、旋转、加噪等各种处理,可以生成更多样本.4.用GAN生成数据提供给数据集.5.找个Imagenet数据集上训练好的的模型,冻 ...(2018-04-24 21:48:51)

一、NSFW研究1、安装Dockerhttp://www.linuxidc.com/Linux/2014-08/105656.htm安装Docker使用apt-get命令: $ apt-get install docker.io 创建软连接 ln -sf /usr/bin/docker.io /us ...(2016-10-12 11:16:03)

1. CNN用于分类:具体的过程大家都知道,无非是卷积,下采样,激活函数,全连接等。CNN用于分类要求它的输入图片的大小是固定的(其实不单单是CNN,很多其它的方法也是这样的),这是它的一个不足之处之一。目前的大部分CNN都是用来做分类比较多。 2. CNN用于检测:主要的方法有两 ...(2015-11-19 10:11:48)

1. CNN用于分类:具体的过程大家都知道,无非是卷积,下采样,激活函数,全连接等。CNN用于分类要求它的输入图片的大小是固定的(其实不单单是CNN,很多其它的方法也是这样的),这是它的一个不足之处之一。目前的大部分CNN都是用来做分类比较多。 2. CNN用于检测:主要的方法有两 ...(2015-11-28 18:35:23)

深度学习框架Caffe图片分类教程使用Caffe进行图片分类大致分为数据集准备,格式转换为LMDB或者LEBELDB,定义网络模型文件,定义求解器文件设置训练参数,部署预测,下边详细说下这几个步骤。PS:训练集图片共1907张,其中200张作为训练阶段测试,另外用于训练。图片分为5类,分别为bus, ...(2017-07-13 22:03:04)

1.训练图片分类模型的三种方法    (1).从无到有,先确定好算法框架,准备好需要训练的数据集,从头开始训练,参数一开始也是初始化的随机值,一个批次一个批次地进行训练。    (2).准备好已经训练好的模型,权值参数也都已经确定,只训练最后一层,因为前面的参数都是经过大量图片的训练来的,所以参数都 ...(2018-05-11 16:13:21)

总结分类卷积网 ...(2017-11-12 22:46:33)

ResNeXt然后是ResNeXt具体的网络结构。类似ResNet,作者选择了很简单的基本结构,每一组C个不同的分支都进行相同的简单变换,下面是ResNeXt-50(32x4d)的配置清单,32指进入网络的第一个ResNeXt基本结构的分组数量C(即基数)为32,4d表示depth即每一个分组的通道 ...(2018-06-27 10:40:48)

机器学习大致可分为三大类:监督学习、半监督学习、非监督学习 监督学习 所有的监督学习基本上是“分类”的代名词,它从有标签的训练数据中学习模型,然后给定某个新数据,利用模型预测新数据的标签。这里的标签,即使就是某个事物的分类。 根据已知数据集做训练,对未知数据集合做分类 所谓监督学习,就是先用 ...(2018-08-25 18:51:35)

所谓性别分类指的是给定一张图片,输出其中人脸的性别(男性或者女性),由于准确率比之前有大幅提升,基于深度学习的方法目前占据了主流,CVPR2015上曾发表了一篇基于AlexNet的论文,详细分析参见基于 CNN的年龄和性别检测 其存在的问题如下: 1是结构偏旧,毕竟15年很多模型都还没有出来 ...(2018-09-14 15:06:47)