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ILSVRC竞赛详细介绍(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)
ILSVRC ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 是近年来机器视觉领域最受追捧也是最具权威的学术竞赛之一 代表了图像领域的最高水平 ImageNet数据集是ILSVRC竞赛使用
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图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST 但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95 为了更直观地观察算法之间的差异 我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion MNIST 这个数据集也比较小 只有几十M 没有
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保姆级使用PyTorch训练与评估自己的MobileViT网络教程
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Shuffle Net系列【V1—V2】
1 ShuffleNet V1 1 1 Abstract 我们提出了一个极其效率的CNN架构 ShuffleNet 其专为计算能力非常有限的移动设备设计 这个新的架构利用了两个新的操作 pointwise group conv和channe
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网上有很多图像分类的代码 有很多是必须要在GPU上面才能跑的 因为我想在自己的电脑跑 所以很多都是不能用的 而且说实话很多对我这个小白来说 都很难看懂 所以我找了一个就是之间用CNN写的神经卷积模型用来进行花卉识别 其中主要参考了以下的博主
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经典卷积神经网络(CNN)图像分类算法详解
本文原创 转载请引用 https blog csdn net dan teng article details 87192430 CNN图像分类网络 一点废话 CNN网络主要特点是使用卷积层 这其实是模拟了人的视觉神经 单个神经元只能对某种
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本文介绍如何使用pytorh利用预训练模型进行图像分类 主要参考Transfer Learning Tutorial和 具体代码可以参考Image classification 下载代码文件 git clone https github c
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【CV】图像分类中的细粒度/粗粒度怎么理解
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CV面试
计算机视觉
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