Is this you? As a journalist, you can create a free Muck Rack account to customize your profile, list your contact preferences, and upload a portfolio of your best work.
Claim your profile
Articles by transforms.Random Rotation
残差网络 迁移学习对食物分类案例的改进
目录 本篇我们直接使用ImageNet竞赛第一名何凯明训练好的经典的ResNet模型来改进我们的食物分类案例 而何凯明训练的18层残差网络模型输出是用来分类1000种物体而不是我们食物分类案例的20所以我们是需要再最后的输出层进行调整，这里我们有两种方法：①直接修改最后一层网络的输出②再添加一层网络 一.直接修改最后一层 1.导入模型 torchvision库中有大量的优秀的视觉方面的已经训练好的模型，torch.nn则倾向于自己搭建网络 import torchvision.models as models 我们直接导入何凯明的resnet18模型，注意这里的模型是需要网络下载的 resnet_model=models.resnet18(weights=models.ResNet18_Weights.DEFAULT) 2.冻结模型所有参数 然后我们需要冻结模型的所有参数，避免我们后续训练改变它们 require_grad属性设置为False即可 for param in resnet_model.parameters():#冻结模型所有参数...
【毕业设计可参考】基于 SE 注意力机制的 GoogleNet模型训练【识别蝴蝶数据集】【6500张图片75分类】
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）的性能提升往往依赖于网络结构的创新。GoogleNet 通过 Inception 模块实现了高效的特征提取，而 SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制则通过增强关键特征通道进一步提升模型性能。本文将详解一个融合 SE 机制的 GoogleNet 模型实现，用于蝴蝶种类识别任务，并提供完整可运行的代码。 【计算机视觉板块的毕业设计项目可参考】 【结尾附上全部源码】 【如有疑问可以观看往期博客进行学习】 【定期分享学习成果，欢迎关注一起学习！】 【实现效果】 一.项目背景与核心技术 本项目旨在实现高精度的蝴蝶种类识别模型，主要结合了两种核心技术： GoogleNet 的 Inception 模块：通过并行多尺度卷积（1x1、3x3、5x5）和池化操作，在保持计算效率的同时提取丰富特征。 SE 注意力机制：通过学习通道权重，增强重要特征通道的贡献，抑制无关信息，提升模型判别能力。 下面将分模块详解实现过程。 [结构] 二.数据集获取 [以下是网站，自行获取，也可以自己选择其他的数据集] butterfly...
Forest Fire Prevention
Things used in this project Forest Fire Prevention Using CNN Model with Two Frameworks 1Author 1 (Po-Lin, Chen), 1Author 2 (Sih-Min, Liu) , and 2Author 3 (Pei-Jen, Wang) 1 Department of Power Mechanical Engineering, National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan, E-mail:s112030504@m112.nthu.edu.tw E-mail:s112033639@m112.nthu.edu.tw 2 Department of Power Mechanical Engineering, National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan, E-mail: pjwang@pme.nthu.edu.tw Abstract Wildfire has always been a...
LidWatch - Computer Vision To Classify Eye State
Things used in this project × 1 USB Camera Used to test real-time inference × 1 Facenet Used for face landmark detection Dlib For face landmark detection PyTorch Used for finetuning, training and testing models ONNX Used for: 1. exporting pytorch model to onnx 2.
使用AlexNet进行相机源识别_相机源识别 特征-CSDN博客
一、概述 AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在此之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNet。 这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。 AlexNet首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等，同时也使用了GPU进行运算加速，把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中。 AlexNet主要使用到的新技术点如下： 成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid，解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了，但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大。 训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元，以避免模型过拟合。Dropout虽有单独的论文论述，但是AlexNet将其实用化，通过实践证实了它的效果。在AlexNet中主要是最后几个全连接层使用了Dropout。...
百度飞浆ResNet50大模型微调实现十二种猫图像分类_装B且挨揍の的博客-CSDN博客
12种猫分类比赛传送门 要求很简单，给train和test集，训练模型实现图像分类。 这里使用的是残差连接模型，这个平台有预训练好的模型，可以直接拿来主义。 训练十几个迭代，每个批次60左右，准确率达到90%以上 一、导入库，解压文件 import os import zipfile import random import json import cv2 import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split import paddle import paddle.nn as nn from paddle.io import Dataset,DataLoader from paddle.nn import \ Layer, \ Conv2D, Linear, \ Embedding, MaxPool2D, \ BatchNorm2D, ReLU import...
PyTorch入门之【CNN】_辉小歌的博客-CSDN博客
参考：https://www.bilibili.com/video/BV1114y1d79e/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=98d31d5c9db8c0021988f2c2c25a9620 书接上回的MLP故本章就不详细解释了 train import torch from torchvision.transforms import ToTensor from torchvision import datasets import torch.nn as nn training_data = datasets.MNIST( root='../02_dataset/data', train=True, download=True, transform=ToTensor() ) train_data_loader = torch.utils.data.DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True) class CNN(nn.Module): def __init__(self):...
[论文阅读&代码]DehazeNet: An End-to-End System for Single Image Haze Removal
现有的单图像去雾方法使用很多约束和先验来获得去雾结果，去雾的关键是根据输入的雾图获得得到介质传输图（medium transmission map) 这篇文章提出了一种端到端的可训练的去雾系统—Dehaze Net，用于估计介质传输图 Dehaze Net中，输入为雾图，输出为介质传输图，随后通过大气散射模型恢复无雾图像。 Dehaze Net网络采用卷积神经网络深度架构，该网络的每层都经过特殊的设计以应用现有的假设和先验。 Maxout单元用于特征提取，几乎可以产生大多数雾相关的特征。 提出了一种非线性激活函数BRelu，其能够提高图像去雾的质量 当前的去雾方法：直方图方法；对比度方法；饱和度方法 无雾图像的局部对比度高于有雾图像（最大对比度）、暗通道 Dehaze Net的设计受到现有的图像去雾的假设及原理的启发，其每层的参数都能够自动学习训练的雾图的特征 本文的主要工作：设计了端到端的DehazeNet网络，应用现有的图像去雾原理对深度网络进行设计，能够直接得到雾图与其介质透射图之间的映射。 非线性激活函数BRelu，利用双边约束来减小搜索空间，提高收敛性。 大气散射模型...
基于PyTorch的图像识别_lyx4949的博客-CSDN博客
图像识别是计算机视觉领域的一个重要方向，具有广泛的应用场景，如医学影像诊断、智能驾驶、安防监控等。在本项目中，我们将使用PyTorch来开发一个基于卷积神经网络的图像识别模型，用来识别图像中的物体。下面是要识别的四种物体。 图像识别的过程一般可以分成以下几个步骤：建立一个包含图像和对应标签的数据集，将这些图像输入神经网络，对它们进行训练，得到模型文件，当输入不在训练集中的图像（新图像数据），对图像进行处理（包括图像灰度化、图像滤波去噪声、图像腐蚀、轮廓提取等操作），然后与模型文件进行匹配，最后得到预测结果。基本流程如图所示。 本项目分为三个主要部分：制作数据集（采集与预处理）、模型构建和训练、模型推理。 首先，我们将对数据进行预处理，包括图像数据集采集、图像增强、数据划分等操作。然后，我们将使用PyTorch中的卷积神经网络构建一个有效的图像识别模型，并使用训练数据对模型进行训练。最后，我们将使用训练好的模型对新的图像进行分类预测。 （此部分是关于Pytorch如何实现图像识别的流程介绍，可以直接跳到下一步） 在 PyTorch...
基于pytorch与opencv简单做个人脸识别_基于pytorch模型实现的人脸表情识别开源代码-CSDN博客
环境准备 pytorch 2.0.0+cu117 （这个版本你们自己根据实际情况设置） opencv（注意不同版本的使用规则不同，一定要看官方文档，嫌麻烦跟我版本一致） opencv-contrib-python 4.7.0.72 opencv-python 4.7.0.72 数据集 105_classes_pins_dataset 请在数据集中新建文件夹命名为，被训练的人名字与照片，图片样式(无遮挡) 请使用 jupyter notebook 以上都准备好了，那就开始代码之旅叭~ 代码 import torch, torchvision import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as datasets import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.init as init import...
ResNet50的猫狗分类训练及预测 - Wchime - 博客园
相比于之前写的ResNet18，下面的ResNet50写得更加工程化一点，这还适用与其他分类。 我的代码文件结构 1.
FER2013人脸表情识别从零实现（Pytorch，FNN，CNN）_fer2013人脸表情数据集_NangoGreen的博客-CSDN博客
学完了深度学习的理论和框架，接下来就是实践啦！相信大家在实践的时候都会去找各种的项目，本文是kaggle上面的一个深度学习小项目，目的是实现人脸表情的分类。接下来我将具体讲解实现过程，相信你只要学了深度学习的理论知识，对pytorch框架有所了解，就能够看得懂。话不多说，开讲！ 深度学习首先要做的就是准备数据集，本项目的数据集可以直接从kaggle上面下载，附上链接（FER-2013数据集）。数据集由训练集和测试集组成，训练集包含28709张人脸图片，按照不同表情分为愤怒，厌恶，恐惧，快乐，悲伤，惊讶，中性七个类别，放在不同的文件夹中。测试集包含3589图片，也一样的分好类放在不同的文件夹中，其中每张图片都是48*48像素的灰度图像。 数据集准备好之后，接下来开始搭建模型。众所周知，深度学习分为模型，学习准则，优化算法三个模块，后面我会一一介绍。本文分别用FNN（前馈神经网络），CNN（卷积神经网络）进行了项目的实现，先介绍FNN。 第一步，导包，这里我们要用到四个包，后面用的时候再详细介绍。 import torch # 导入pytorch from...
Pytorch Best Practices For Ai Projects
Explore essential PyTorch best practices to enhance AI project efficiency and effectiveness in employee development programs. The framework for autonomous intelligence Training large AI models efficiently in PyTorch requires a strategic approach to leverage the framework's capabilities fully. Here are some best practices to optimize your training process: Efficient Use of Hardware Utilizing the right hardware is crucial for optimizing training.
Adversarial Differentiable Data Augmentation
Explore adversarial differentiable data augmentation techniques for enhancing autonomous systems using open-source AI tools. The framework for autonomous intelligence Adversarial differentiable data augmentation techniques have emerged as a critical area of research in enhancing the robustness of deep neural networks (DNNs) against adversarial attacks.
Show More
loading
Actions
Is this you?
As a journalist, you can create a free Muck Rack account to customize your profile, list your contact preferences, and upload a portfolio of your best work.Get in touch with transforms.Random
Contact transforms.Random, search articles and posts on X, monitor coverage, and track replies from one place.
Learn more about Muck Rack