图像分类

【Node.js快速部署opencv项目】图像分类与目标检测⭐️我叫忆_恒心，一名喜欢书写博客的研究生👨‍🎓。如果觉得本文能帮到您，麻烦点个赞👍呗！近期会不断在专栏里进行更新讲解博客~~~ 有什么问题的小伙伴欢迎留言提问欧，喜欢的小伙伴给个三连支持一下呗。👍⭐️❤️ 📂Qt5.9专栏定期更新Qt的一些项目Demo 📂项目与比赛专栏定期更新比赛的一些心得，面试项目常被问到的知识点。欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 ⭐️加关注+ ✍🏻文末可以进行资料和源码获取欧😄

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YOLOv8 多种任务网络结构详细解析 | 目标检测、实例分割、人体关键点检测、图像分类本文仅根据模型的预测过程，即从输入图像到输出结果（图像预处理、模型推理、后处理），来展现不同任务下的网络结构，OBB 任务暂不包含。

使用paddlepaddle框架构建ViT用于CIFAR10图像分类硬件环境：GPU (1 * NVIDIA T4) 运行时间：一个epoch大概一分钟预测结果：TOP1=0.800800, TOP5=0.963500

MambaOut：状态空间模型并不适合图像的分类任务该论文探讨了Mamba架构（包含状态空间模型SSM）是否有必要用于视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割。通过实验证实了了Mamba在视觉识别任务中的效果，认为其不如传统的卷积和注意力模型。

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基于深度学习的脑部肿瘤检测系统温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长 QQ 名片 :)当大脑中形成异常细胞时，就会发生脑肿瘤。肿瘤主要有两种类型：癌性（恶性）肿瘤和良性肿瘤。恶性肿瘤可分为原发性肿瘤和继发性肿瘤，前者始于大脑，后者从其他地方扩散，称为脑转移瘤。所有类型的脑肿瘤都可能产生不同的症状，这取决于所涉及的大脑部分。这些症状可能包括头痛、癫痫发作、视力问题、呕吐和精神变化。头痛通常在早上更严重，并伴随呕吐而消失。其他症状可能包括走路、说话或感觉困难。随着疾病的发展，可能会出现无意识状态。

图像处理与视觉感知---期末复习重点（8）流程：输入图像、预处理、特征提取、学习算法、类标。1. 梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)：是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。HOG特征结合SVM分类器被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测。

基于飞浆paddle的Mv3驾驶员行为识别“其实一开始并没有想学深度学习”train_list格式（test同理）：图片路径+\t+标签newLabels格式：标签

钱彬 (Qian Bin)

基于YOLOv8算法的照片角度分类项目实践最近一个项目，需要针对库存的车辆照片运用人工智能算法进行照片朝向分类和矫正，算法在设计时需要满足轻量化需求，适合在CPU环境中进行快速推理。在具体实现时，可以将照片分为4个类别：ni_0、ni_90、ni_180、ni_270，分别表示照片经过0度、90度、180度、270度逆向旋转。综和考虑算法精度和速度要求，本文拟采用YOLOv8算法来实现该任务。

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深度学习算法应用实战 | 利用 CLIP 模型进行“零样本图像分类”“零样本图像分类”（Zero-shot image classification）指的是使用一个模型对图像进行分类，而这个模型并没有在包含那些特定类别的标记样本的数据上进行过显式训练。

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YOLOv8-Cls推理详解及部署实现梳理下 YOLOv8-Cls 的预处理流程，顺便让 tensorRT_Pro 支持 YOLOv8-Cls

【2023年MathorCup高校数学建模挑战赛-大数据竞赛】赛道A：基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别 python 代码解析坑洼道路检测和识别是一种计算机视觉任务，旨在通过数字图像（通常是地表坑洼图像）识别出存在坑洼的道路。这对于地．质勘探、航天科学和自然灾害等领域的研究和应用具有重要意义。例如，它可以帮助在地球轨道上识别坑洼，以及分析和模拟地球表面的形态。

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决策树完成图片分类任务数据集要求：训练集和验证集（要求分好）图片放置规则：一个总文件夹放类别名称的子文件夹其中子文件夹为存放同一类别图片

kaggle新赛：UBC卵巢癌亚型分类和异常检测大赛【图像分类】赛题名称：UBC Ovarian Cancer Subtype Classification and Outlier Detection (UBC-OCEAN)

【NLP】一个使用PyTorch实现图像分类的迁移学习实例在完成新任务的特征提取时使用的是源任务中学习到的参数，而不用重新学习所有参数。下面的示例用一个实例具体说明如何通过特征提取的方法进行图像分类。