Pytorch迁移学习实现驾驶场景分类 源代码:https://github.com/Dalaska/scene_clf 1.安装 pytorch 直接用官网上的方法能装上但下载很慢.通过换源安装发现torchvision找不到.还有一个方法是下载.whl然后用pip install安装. pip install .\torch-1.4.0+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.whl .\torchvision-0.5.0+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.wh

CVPR 2013 关于图像/场景分类(classification)的文章paper list 八14by 小军   这个搜罗了cvpr2013有关于classification的相关文章,自己得mark下来好好看看,好快啊,都快研二了,但是还是一点头绪都没!好好看看,争取每篇文章写点思想. Oral: 1.Rolling Riemannian Manifolds to Solve the Multi-class Classification Problem Rui Caseiro, Pedr

定义和初始化模型 softamx和交叉熵损失函数 定义优化算法 训练模型 import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys sys.path.append('..') import d2lzh_pytorch as d2l import torchvision import torchvision.transforms as transforms 定义和初始化模型 #

torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库. torchvision的详细介绍在:https://pypi.org/project/torchvision/ torchvision主要包括一下几个包: vision.datasets : 几个常用视觉数据集,可以下载和加载,这里主要的高级用法就是可以看源码如何自己写自己的Dataset的子类 vision.models : 流行的模型,例如 AlexNet, VGG, ResNet 和 Densenet 以及 与训

转载 https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-01-10-18    全面解析Inception Score原理及其局限性 https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/86483505 https://blog.csdn.net/qq_35586657/article/details/98478508 GAN的多种评价指标 很多关于 GAN 生成图片的论文中,作者评价其模型表现的一项重要指标是 In

理论原理部分可以看这一篇:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html 这里是实战部分.参考了 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 采用了三个案例,分别对应聚类.回归和协同过滤的算法. 我觉得很好,需要每一个都在实际系统中试一下. 更多api介绍可以参考 http://spark.apache.org/docs/2.0.1/ml-guide.html 1.1 聚类实例 1.1.1 

前言 在机器学习中,“分类”和“回归”这两个词经常听说,但很多时候我们却混为一谈.本文主要从应用场景.训练算法等几个方面来叙述两者的区别. 本质区别 分类和回归的区别在于输出变量的类型.分类的输出是离散的,回归的输出是连续的. 定量输出称为回归,或者说是连续变量预测: 定性输出称为分类,或者说是离散变量预测. 若我们欲预测的是离散值,例如"好瓜""坏瓜",此类学习任务称为 "分类".若欲预测的是连续值,例如西瓜的成熟度0.95 ,0.37,此类学

全球计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2018(European Conference on Computer Vision)即将于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑拉开帷幕.届时,旷视首席科学家孙剑博士将带领团队远赴盛会,助力计算机视觉技术的交流与落地.本文介绍了旷视科技被 ECCV 2018 所接收的一篇论文,该论文提出了一种用于场景理解的统一感知解析网络——UPerNet. 论文名称:<Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding>

一.创建场景 1. 使用场景创建设置对话框 场景分类: 1. 人工场景:相比面向目标场景,人工场景在实际工作中的应用更为广泛. 2. 面向目标场景:预先定义了一个测试目标,LoadRunner将根据这个目标自动构建场景,有点类似向导模式. 手动场景的两种方式: 用户组方式:虚拟用户分组,测试工程师可以自由地分配各组用户数量(LoadRunner默认用户组方式): 分布百分比方式:需要测试工程师指定某些用户所占的百分比和用户总数,系统再根据这些数据计算产生出具体某类用户的数量(通过勾选"Use t

MIT发文:深度视觉的量化表示................ Places2 是一个场景图像数据集,包含 1千万张 图片,400多个不同类型的场景环境,可用于以场景和环境为应用内容的视觉认知任务. GitHub源代码:https://github.com/CSAILVision/NetDissect 论文地址:http://netdissect.csail.mit.edu/final-network-dissection.pdf Place205 Model集结地:http://places.

1. 主要观点 线性模型是线性回归和线性分类的基础 线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式 损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失 怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么 比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数 在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(

Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data   Xiaoping Liu, Jialv He, Yao Yao, Jinbao Zhang, Haolin Liang, Huan Wang & YeHong 摘要 研究方向的重要性(有意义): 城市土地使用信息在城市管理.政府政策制定.和人类活动监测方面扮演着重要的角色. However,存在的困难: 由于城市系统的复杂性,将城市功能

本文以思维导图的形式,为大家介绍了深度学习的核心内容,主要包括:深度学习与Pytorch简介.词向量.用pytorch处理常见的NLP和CV任务.图片风格迁移和GAN.Seq2Seq与Attention和问答系统.本文的主要知识内容源于七月在线的<PyTorch的入门与实战>,经授权发布,另感谢吴同学的学习笔记. 深度学习回顾与Pytorch简介 词向量介绍 语言模型 自然语言分类任务 简单图片分类 Pytorch风格迁移与Gan网络 SeqSeq与Attention 问答系统 [写在最后]最

2-2.5-3D的室内场景理解 主要内容 摘要随着低成本.紧凑型2-2.5-3D视觉传感设备的出现,计算机视觉界对室内环境的视景理解越来越感兴趣.本文为本课题的研究提供了一个全面的背景,从历史的角度开始,接着是流行的三维数据表示和对可用数据集的比较分析.在深入研究特定于应用程序的细节之前,简要介绍了在文献中广泛使用的底层方法的核心技术.之后根据基于场景理解任务的分类,回顾了所开发的技术:包括全局室内场景理解以及子任务,例如场景分类.对象检测.姿势估计.语义分割.三维重建.显著性检测.基于物理的推

前言 在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构.本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构. CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果.ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet. WideResNet( WRN ) mot

论文标题:Squeeze-and-Excitation Networks 论文作者:Jie Hu  Li Shen Gang Sun 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Hu_Squeeze-and-Excitation_Networks_CVPR_2018_paper.pdf SENet官方Caffe实现:https://github.com/hujie-frank/SENet 民间TensorFlow实现:h

前言  本文汇总了过去本公众号原创的.国外博客翻译的.从其它公众号转载的.从知乎转载的等一些比较重要的文章,并按照论文分享.技术总结三个方面进行了一个简单分类.点击每篇文章标题可阅读详细内容 欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 今年是进入计算机视觉领域的第四年,做公众号的第一年,写了不少原创文章,从国外博客上翻译了不少我认为比较不错的文章,也从知乎上找了不少不错的文章在经作者授权后转载到公众号. 整体上来说,这一年基本保持初心,始终在做一

原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23249000 目录 场景分类 数据增强 数据增强对最后的识别性能和泛化能力都有着非常重要的作用.我们使用下面这些数据增强方法. 第一,对颜色的数据增强,包括色彩的饱和度.亮度和对比度等方面,主要从Facebook的代码里改过来的. 第二,PCA Jittering,最早是由Alex在他2012年赢得ImageNet竞赛的那篇NIPS中提出来的. 我们首先按照RGB三个颜色通道计算了均值和标准差,对网络的输入数据进行规范化,随

ImageNet 是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类. 是由李飞飞团队从2007年开始,耗费大量人力,通过各种方式(网络抓取,人工标注,亚马逊众包平台)收集制作而成,它作为论文在CVPR-2009发布.当时人们还很怀疑通过更多数据就能改进算法的看法. 深度学习发展起来有几个关键的因素,一个就是庞大的数据(比如说ImageNet),一个是GPU的出现.(还有更优的深度模型,更好的优化算法,可以说数据和GPU推动了这些的产生,这些产生继续推动深度学习的发展). ILSV

前言:CNN迎接多类的挑战 特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的,模式函数的形式是固定的,在理论上产生了特定的"局限性" 的,分类准确度可以使用PAC学习理论的方法计算出来.特定函数形式的模式识别准确度.泛化误差都受到模型本身VC维的限制. 使用不受限制的多层网络取代可以有明确语法形式的传统网络,可以突破特征提取和模式函数的固有限制,也导致了模式识别的黑盒方法--不停的实验,使用更多的数据直至接近遍历,提高训练测试技巧,直到评测结果达到最优.随着类别的增加,和更高准确率的要求,