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Transforms.random VerticalFlip

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Articles by Transforms.random VerticalFlip

第64步 深度学习图像识别：多分类建模误判病例分析（Pytorch）

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一、写在前面 上期我们基于TensorFlow环境介绍了多分类建模的误判病例分析。 本期以健康组、肺结核组、COVID-19组、细菌性（病毒性）肺炎组为数据集，基于Pytorch环境，构建SqueezeNet多分类模型，分析误判病例，因为它建模速度快。 同样，基于GPT-4辅助编程。 二、误判病例分析实战 使用胸片的数据集：肺结核病人和健康人的胸片的识别。其中，健康人900张，肺结核病人700张，COVID-19病人549张、细菌性（病毒性）肺炎组900张，分别存入单独的文件夹中。 直接分享代码： ######################################导入包################################### import copy import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torchvision import models from torch.utils.data import DataLoader from...
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第62步 深度学习图像识别：多分类建模（Pytorch）

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一、写在前面 上期我们基于TensorFlow环境做了图像识别的多分类任务建模。 本期以健康组、肺结核组、COVID-19组、细菌性（病毒性）肺炎组为数据集，基于Pytorch环境，构建SqueezeNet多分类模型，因为它建模速度快。 同样，基于GPT-4辅助编程，这次改写过程就不展示了。 二、多分类建模实战 使用胸片的数据集：肺结核病人和健康人的胸片的识别。其中，健康人900张，肺结核病人700张，COVID-19病人549张、细菌性（病毒性）肺炎组900张，分别存入单独的文件夹中。 （a）直接分享代码 ######################################导入包################################### # 导入必要的包 import copy import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torchvision import models from torch.utils.data import...
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第60步 深度学习图像识别：误判病例分析（Pytorch）

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一、写在前面 上期内容基于Tensorflow环境做了误判病例分析（传送门），考虑到不少模型在Tensorflow环境没有迁移学习的预训练模型，因此有必要在Pytorch环境也搞搞误判病例分析。 本期以SqueezeNet模型为例，因为它建模速度快。 同样，基于GPT-4辅助编程，后续会分享改写过程。 二、误判病例分析实战 继续使用胸片的数据集：肺结核病人和健康人的胸片的识别。其中，肺结核病人700张，健康人900张，分别存入单独的文件夹中。 （a）直接分享代码 ######################################导入包################################### # 导入必要的包 import copy import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torchvision import models from torch.utils.data import DataLoader from torch import...
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第57步 深度学习图像识别：CNN可视化（Pytorch）

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一、写在前面 由于不少模型使用的是Pytorch，因此这一期补上基于Pytorch实现CNN可视化的教程和代码，以SqueezeNet模型为例。 二、CNN可视化实战 继续使用胸片的数据集：肺结核病人和健康人的胸片的识别。其中，肺结核病人700张，健康人900张，分别存入单独的文件夹中。 （a）SqueezeNet建模 ######################################导入包################################### # 导入必要的包 import copy import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torchvision import models from torch.utils.data import DataLoader from torch import optim, nn from torch.optim import lr_scheduler import os import...
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pytorch进阶学习（二）：使用DataLoader读取自己的数据集_好喜欢吃红柚子的博客-CSDN博客

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By Transforms.random HorizontalFlip, Transforms.random VerticalFlip, Nn. ReLu
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教学视频：https://www.bilibili.com/video/BV1by4y1b7hX/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_history.content.click&vd_source=e482aea0f5ebf492c0b0220fb64f98d3 pytorch进阶学习（一）：https://blog.csdn.net/weixin_45662399/article/details/129737499?spm=1001.2014.3001.5501 课程准备：本节课需要用到3个Python文件和一个数据集文件，代码后面我都会给出，zip需要自己下载，，数据集zip文件和所需的三个代码文件可以在“leo在这”进行下载。 1.1 项目文件结构 下图为我的项目文件在远程服务器上的目录，需要新建一个dataset中为上传的自己的数据集。 1.2 上传数据集到服务器 数据集文件解压后如下所示，有6个子文件夹，对应6个类别。...
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用Pytorch构建一个喵咪识别模型_Mr.长安的博客-CSDN博客

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本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052 目录 3.3.1.数据 3.3.2模型 舍友最近养了只猫咪，看起来很好看，但是你绝对想不到它拉的shi巨臭啊，哈哈哈哈，就很离谱。刚好最近在学习Pytorch，心血来潮，就用Pytorch来做个喵咪识别模型并，于是就有了本篇博文。 2.1问题阐述 现一共有 259 张图片，总体分为两类： 有猫咪类 无猫咪类 2.2猫咪图片识别原理 3.1PyTorch介绍 PyTorch 是一个开源的深度学习框架，它的底层基于 Torch ，但实现与运用全部由 python 来完成。该框架主要用于人工智能领域的科学研究与应用开发。 3.2PyTorch 构建模型的五要素 1.数据：包括数据读取，数据清洗，进行数据划分和数据预处理。 2.模型：包括构建模型模块，组织复杂网络，初始化网络参数，定义网络层。 3.损失函数：包括创建损失函数，设置损失函数超参数，要根据不同任务选择合适的损失函数。 4.优化器：包括根据梯度使用某种优化器更新参数，管理模型参数，调整学习率。...
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卷积神经网络实现图像识别_卷积神经网络图像识别代码_是aaaa阿腾阿的博客-CSDN博客

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项目简介 目的： 实现昆虫的图像分类，同时该模型也可以用于其他图像的分类识别，只需传入相应的训练集进行训练，保存为另一个模型即可，进行调用使用。 配置环境： pycharm（python3.7），导入pytotch库 知识预备： 需要了解卷积神经网络的基本原理与结构，熟悉pytorch的使用，csdn有很多介绍卷积神经网络的文章，可查阅。 例如： 算法设计思路： （1） 收集数据集，利用 python 的 requests 库和 bs4 进行网络爬虫，下载数据集 （2） 搭建卷积神经网络 （3）对卷积神经网络进行训练 （4） 改进训练集与测试集，并扩大数据集 （5） 保存模型 （6） 调用模型进行测试 项目效果展示 注，模型我达到的最高正确率在85%，最后稳定在79%，中间出现了过拟合，可减少训练次数进行优化，数据集较少的情况下，建议训练10次就可。 程序运行流程图 代码使用说明...
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