图像分类

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三、计算机视觉_02计算机视觉领域的四大基本任务计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它是一个跨学科的领域，涉及计算机科学、人工智能、机器学习、图像处理、神经科学等多个学科的知识

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Atlas800昇腾服务器（型号：3000）—SwinTransformer等NPU推理【图像分类】（九）CPU/NPU：鲲鹏 CPU（ARM64）+A300I pro推理卡系统：Kylin V10 SP1【下载链接】【安装链接】驱动与固件版本版本： Ascend-hdk-310p-npu-driver_23.0.1_linux-aarch64.run【下载链接】 Ascend-hdk-310p-npu-firmware_7.1.0.4.220.run【下载链接】 MCU版本：Ascend-hdk-310p-mcu_23.2.3【下载链接】 CANN开发套件：版本7.0.1【Toolkit下载链接】【Ke

【FP60】林业害虫数据集——目标检测、图像分类根据中国江苏省林业有害生物分布情况，筛选出 **15 **个科 60 种，见表，常见且易于获取的林业害虫。主要从互联网上收集林业害虫图像。在收集过程中，以每种林业有害生物的拉丁文学名作为查询关键词，然后在常见的图片搜索引擎中搜索，包括 Google、Bing 和百度。手动筛选搜索结果以过滤低质量图像。我们总共有 7253 张高质量的林业害虫图像，大小从 93×140 到 6016×4106 不等。

计算机视觉四大任务模型汇总计算机视觉中有四大核心任务：1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和 4-关键点检测任务文章1：

【保姆级教程】使用 PyTorch 自定义卷积神经网络（CNN）实现图像分类、训练验证、预测全流程【附数据集与源码】《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 👍感谢小伙伴们点赞、关注！

InceptionV4 Pytorch 实现图片分类训练过程：

【机器学习-神经网络】卷积神经网络【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科，通过算法和模型让计算机从数据中学习，进行模型训练和优化，做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言，依赖于强大的开源库如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。本专栏介绍机器学习的相关算法以及基于Python的算法实现。【GitCode】专栏资源保存在我的GitCode仓库：https://gitcode.com/Morse_Chen

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《Unified Visual Relationship Detection with Vision and Language Models》ICCV2023这项工作集中在训练单一的视觉关系检测器（VRD），该检测器可以预测来自多个数据集的标签空间的并集。由于不同数据集的标签体系不一致，合并标签是一个挑战。作者提出了 UniVRD，一种新颖的自下而上的方法，利用视觉和语言模型（VLMs）来统一视觉关系检测。VLMs 提供了对齐良好的图像和文本嵌入，其中相似的关系被优化以在语义上统一。UniVRD 在 HICO-DET 上达到了 38.07 mAP，比当前最佳的自下而上的 HOI 检测器相对提高了 60%。更重要的是，当模型扩展时，统一检测器的性能可以与特定数据

ViT算法解读——Transformer在分类任务中的应用论文：An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale 作者：Alexey Dosovitskiy, Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov, Dirk Weissenborn, Xiaohua Zhai, Thomas Unterthiner, Mostafa Dehghani, Matthias Minderer, Georg Heigold, Sylvain Gelly,

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基于PaddleClas的人物年龄分类项目目录一、任务概述二、算法研发2.1 下载数据集2.2 数据集预处理2.3 安装PaddleClas套件

【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

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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