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利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn
提取特征
,svm或者随机森林等进行
利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn
提取特征
,svm或者随机森林等进行分类,模型蒸馏,一个完整的代码。 实现功能: 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测,加权与投票融合 利用flask + redis实现模型云端api部署(tag v1) c++ libtorch的模型部署 使用tta测试时增强进行预测(tag v1) 添加label smooth的pytorch实现(标签平滑)(tag v1) 添加使用cnn
提取特征
,并使用SVM,RF,MLP,KNN等分类器进行分类(tag v1)。 可视化特征层。 转载:https://github.com/lxztju/pytorch_classification
2023-03-11 16:54:10
3.03MB
预测模型
图像分类
pytorch
1
pytorch以图搜图通过cnn模型
提取特征
建立-附件资源
pytorch以图搜图通过cnn模型
提取特征
建立-附件资源
2023-01-02 22:22:48
106B
1
论文研究-垃圾图像判别中的特征提取与选择研究.pdf
对垃圾图像判别问题中的特征提取和特征选择研究现状进行了总结。从特征的可区分性、鲁棒性和提取效率三个方面比较了垃圾图像判别中的主要特征,分析了特征的优缺点。结合分类学习算法、仿真实验结果,对已有的主要特征选择和分析方法进行比对,为进一步研究特征提取、特征选择方法,提高垃圾图像分类器的性能和效率提供有价值的参考。
2022-12-29 19:37:11
664KB
垃圾图像
特征提取
特征选择
分类器
1
Neuro-captioner:通过从CNN中
提取特征
,然后从LSTM中构造一个句子来为给定图像加标题
神经字幕 该项目拍摄图像并生成合适的标题。 它使用两个CNN之一来提取图像特征,然后将其输入LSTM。 然后,LSTM逐字生成一个句子。 该项目基于使用TensorFlow 1.14的Python 3.7.4构建。 Inception_v3和VGG16是此项目中使用的两个预加密的CNN。 它使用Flickr30k数据集进行训练和测试。 对于Inception_v3,每个图像的大小调整为299 x 299像素,对于VGG16,图像的大小调整为224 x 224像素。 这是一个例子: 标题:一个街角,前面有灯
2022-12-29 17:02:27
166KB
cnn
lstm
sentence
extracting-features
1
使用python进行文本预处理和
提取特征
的实例
如下所示:
文本过滤
result = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5,。?!,、;:“ ”‘ '( )《 》〈 〉]', , content)#只保留中文和标点 result = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]', ,content)#只保留中文 result = re.sub(r'[^\0-9\.\u4e00-\u9fa5,。?!,、;:“ ”‘ '( )《 》〈 〉]', , content)#只保留中文和标点和数字 r
2022-12-20 13:07:40
40KB
jieba
python
python实例
1
基于C++的基本库实现SIFT特征提取与匹配
基于C++的基本库实现了SIFT特征提取与匹配,不需调用如OpenCV等库函数。本代码基于ezSIFT代码,在其基础上进行了一定程度的简化优化,同时调整了代码结构并添加了注释。
2022-11-17 22:55:08
3.08MB
c++
sift算法
特征提取
特征匹配
提取特征
点并进行匹配
提取特征
点并进行匹配,是摄影测量中相当重要的步骤!
2022-10-18 23:15:08
5.63MB
影像匹配
1
颜色特征常用的特征提取与匹配方法
本文介绍了颜色特征常用的特征提取与匹配方法
2022-08-02 20:47:19
31KB
颜色特征
特征提取
特征匹配
1
GA
提取特征
_光谱提取_光谱_光谱
提取特征
_光谱特征提取_war21r
GA
提取特征
,数据为高光谱数据,感兴趣区域数据,最后一列为标签
2022-06-09 16:39:21
767KB
光谱提取
光谱
光谱提取特征
光谱特征提取
【无标题】基于WiFi信号的手势识别系统设计 小波变化
提取特征
【无标题】基于WiFi信号的手势识别系统设计 小波变化
提取特征
2022-06-01 09:14:50
64KB
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