logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

细粒度图像分类检索(一)

目录1. 细粒度图像任务是什么2. 数据集1. 细粒度图像任务是什么【参考链接】:细粒度图像分类算法全解,附数据集总结!在传统图像分类中,无论重要判别区域占整个图像的比重有多大,都会对整张图片一视同仁的提取特征,但在一些判别区域占图像比重较小的图片中,进行同样的处理时,大量不重要的信息被提取,增加了图像分类的难度,降低分类的准确度。因此引入“细粒度图像分类”,关注图像中细小的差别,实现更精确的图像

#人工智能
【用于图像修复、数据增强等】结合官方代码教程,在Windows 10下运行pix2pix-tensorflow(tensorflow==1.4.0 python=3.6)

【用于图像修复、数据增强等】结合官方代码教程,在Windows 10下运行pix2pix-tensorflow(tensorflow==1.4.0 python=3.6)

#tensorflow#python
杂乱的知识-PyTorch练习

目录0. 从书中截取的一些重要内容1. 一些知识点2. 实现线性回归2.1 numpy实现线性回归2.2 利用PyTorch实现线性回归3. 实现手写数字识别MNIST3.1 准备数据3.2可视化数据源3.3构建模型3.4训练模型4. 优化器比较5. 数据加载、预处理流程6. tensorboardX可视化工具7. GPU加速8. 卷积神经网络CNN9. 清除图像中的雾霾10. PyTorch提供

#人工智能
道路病害检测数据集RDD2022、RDD2020的标签映射关系【参考自官网给出的label_map.pbtxt文件,附查看代码】

【代码】道路病害检测数据集RDD2022的标签映射关系【参考自官网给出的label_map.pbtxt文件,附查看代码】

#数据库
【唐宇迪】opencv实战学习

数据读取-图像cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像opencv对于读进来的图片的通道排列是BGR,而不是主流的RGB!谨记!#opencv读入的矩阵是BGR,如果想转为RGB,可以这么转img = cv2.imread('1.jpg')img = cv2.cvtColor(img4,cv2.COLOR_BGR2RGB)import cv2im

#opencv#计算机视觉#学习
优秀链接分享

1、《Python深度学习基于PyTorch》吴茂贵中提到的分享链接 http://www.feiguyunai.com/,QQ交流群(871065752)分享了Python、人工智能、数据库等学习资源。其中“参考资料库”部分的有几个链接我很喜欢,真的是满满的干货。labuladong在知乎上介绍各种算法(在github有近74k star)labuladong的Github地址:https://

#人工智能
【配置环境】AutoDL(Linux)中安装tensorflow-gpu=2.0.0过程(cuda=10.0,cudnn=7.6.5)

【配置环境】AutoDL(Linux)中安装tensorflow-gpu=2.0.0过程(cuda=10.0,cudnn=7.6.5

文章图片
#linux#tensorflow
    共 72 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 8
  • 请选择