这是《深度学习之图像分类-理论实践篇》第2.2节,本次我们主要介绍多类别图像分类的经典模型。
Stanford Dogs: 该数据库是斯坦福系列的经典数据集,包含120种不同类别的狗的图像数据, 共有20,580 张图, 包括类别标签和标注框信息。 下载链接:http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ Stanford Cars: 该数据库是斯坦福系列的经典数据集,提供了196类不同品牌、不同年份、不同车型的车辆图像数据, 一...
多GPU训练,ReLU激活函数,LRN归一化,Dropout正则化,重叠池化,数据增强 4.多类别分类主要难题 4.1类别不平衡 不同类别下的样本数目相差过大,从而导致分类模型的性能变差,很常见的问题。 4.2解决方案 4.2.1提升样本法: 对于类别数目较少的类别,从中随机选择一些图片进行复制并添加至该类别包含的图像内,直到这个类别的图...
本文利用Pytorch框架,按照上述结构实现一个基本的图像分类任务,并详细阐述其中的细节及注意事项。 2 数据集 本次实战选择的数据集为Kaggle竞赛中的细胞数据集,共包含9961个训练样本,2491个测试样本,可以分为嗜曙红细胞、淋巴细胞、单核细胞、中性白细胞4个类别,图片大小为320x240。 Pytorch中封装了相应的数据读取的类...
这里的目标是根据输入图像，从类别集中分配一个类别，这里为eagle,我们的分类系统也可以根据概率给图像分配...
(1)明暗场衬度图像 明场成像(Bright field image):在物镜的背焦面上,让透射束通过物镜光阑而把衍射束挡掉得到图像衬度的方法。 暗场成像(Dark field image):将入射束方向倾斜2θ角度,使衍射束通过物镜光阑而把透射束挡掉得到图像衬度的方法。 (2)高分辨TEM(HRTEM)图像 ...
欢迎大家来到图像分类专栏,本篇基于Pytorch完成一个多类别图像分类实战。 作者| 郭冰洋 编辑| 言有三 1 简介 实现一个完整的图像分类任务,大致需要分为五个步骤: 1、选择开源框架 目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、caffe、pytorch、mxnet等; 2、构建并读取数据集 ...
一 监督分类及其在遥感图像分析中的特点 1.1 监督分类概念与流程解析 监督分类是一种基于已知类别的训练样本进行图像分类的方法。其基本思想是通过选取具有代表性的训练样本,建立分类器模型,并利用该模型对未知类别的图像数据进行分类。在遥感图像分析中,监督分类被广泛应用于土地覆盖类型识别、环境监测、灾害评估等领域。
一、图像分类概述 (1)地物的光谱特征是遥感图像分类的主要依据。一般而言,同类地物有相近的光谱特征,而不同类型的地物则具有完全不同的光谱特征。 (2)不同地物在同一波段图像上的亮度值一般互不相同;不同地物在多个波段上亮度的呈现规律也不相同,这就是遥感图像上赖以区分地物类别的物理依据。
类别不平衡是指分类任务中不同类别的训练样本数目相差较大的情况,通常是由于样本较难采集或样本示例较少而引起的,经常出现在疾病类别诊断、欺诈类型判别等任务中。 尽管在传统机器学习领域内,有关类别不平衡的问题已经得到了详尽的研究,但在深度学习领域内,其相关探索随着深度学习的发展,经历了一个先抑后扬的过程。