基于PyTorch的水质图像分类实战CNN深度学习应用
卷积神经网络(CNN)作为深度学习领域中强大的图像处理工具,在水质图像分类任务中表现突出。本项目以PyTorch为平台,详细介绍如何构建和训练CNN模型来处理包括清澈、污染和浑浊等不同状态的水质图像。首先需熟悉Python编程、深度学习基础及PyTorch的基本用法。数据集预处理是关键步骤之一,包括图像归一化以及可能的数据增强操作,如随机翻转和裁剪,以提升模型泛化能力。构建的CNN模型包括卷积层、池化层、ReLU激活函数和全连接层,通过全局平均池化减少参数数量以防止过拟合。定义损失函数和优化器后,使用PyTorch的DataLoader加载数据集并进行训练迭代。在训练过程中,定期评估模型在验证集上的性能,并选择合适的评估指标如准确率。测试阶段,模型能对新图像进行分类预测,并通过集成学习方法提高预测可信度。
统计分析
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2024-08-15
利用Flink和深度学习模型实现图像分类的技术探索
在当前数字化时代,结合大数据和人工智能技术已成为解决复杂问题的重要手段,尤其是在图像识别和分类领域。深入探讨如何利用Apache Flink这一强大的流处理框架与深度学习模型实时分类垃圾图片。Apache Flink是开源的分布式流处理框架,支持低延迟、高吞吐量的数据处理,提供丰富的API,包括Java、Python等。结合预训练的深度学习模型如卷积神经网络(CNN),可以有效识别各类图片,包括垃圾图片。利用Flink的DataStream API和Python环境,开发者可以轻松构建实时分类作业,处理从各种数据源获取的图片数据流。通过自定义的Operator,结合模型预测和数据处理流程,实现高效的图像分类和处理。
flink
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2024-08-15
基于自动核分割和CNN模型的白细胞分类
项目概述
本项目提出一种通用的白细胞 (WBC) 核分割算法,并通过四个公开数据集验证其有效性。项目首先通过统计细胞核与白细胞比例确定白细胞的位置,然后设计了一种新的卷积神经网络 (CNN) 模型,对四类定位和裁剪后的白细胞图像进行分类。
代码资源
WBC 核分割、定位和裁剪方法代码: wbc_nucleus_seg_localz 目录
裁剪后的 WBC 图像数据集生成、CNN 模型训练和训练后模型推断代码: wbc_classify_cnn_model 目录
环境要求
推荐使用 MATLAB 2017a、2019a 或更高版本运行代码。
统计分析
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2024-05-24
基于CNN的多重VLAD编码在图像分类中的应用
提出了一种基于卷积神经网络特征的多重局部聚合描述符(VLAD)编码方法,用于图像分类。为了改进VLAD编码方法的性能,研究人员探索了三种编码算法的扩展。此外,他们在VLAD编码中应用了空间金字塔补丁(SPM),以增加卷积神经网络特征的空间信息。特别是SPM的添加使得他们提出的框架相比传统方法表现更好。
算法与数据结构
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2024-07-15
深度学习入门指南:CNN & Caffe 实践
天津大学机器学习与数据挖掘团队倾情奉献,带你探索 CNN 的奥秘,并通过 Caffe 深度学习框架进行实践。
数据挖掘
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2024-04-30
基于深度学习的Matlab光照模型代码优化
Matlab光照模型代码使用深度学习技术进行基于3D点云的细分检索。该算法采用深度网络,解决大规模位置识别问题,基准数据集可供下载。所有子图以二进制文件形式存储,并经过CSV文件定义正负点云进行预处理。训练和测试分别使用完整和部分运行数据,确保算法的有效性。
Matlab
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2024-08-10
智能垃圾桶:基于 CNN 的自动垃圾分类实验
本仓库包含我本科论文项目“基于 CNN 的新型智能垃圾桶自动垃圾分类实验”的部分媒体、代码和数据集。
该项目开发了一种能够自动分类并隔离常见可回收垃圾的智能垃圾桶设备。该设备利用卷积神经网络 (CNN) 模型、计算机视觉算法和普通 RGB 摄像头实现自动分类。当垃圾投入设备后,系统会对其进行分类,并使用伺服电机驱动的灵巧机械系统将其隔离到指定的隔间中。
Fotini10k 数据集
该项目使用了 Fotini10k 数据集用于 CNN 模型的训练和测试。
Matlab
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2024-05-23
基于半监督学习的遥感图像分类研究优化
探讨了利用半监督学习方法进行遥感图像分类的研究,重点在于优化分类结果的准确性和效率。研究表明,通过引入半监督学习策略,可以显著提升遥感图像分类的性能,适用于各种实际应用场景。
算法与数据结构
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2024-09-14
预训练的Inception-ResNet-v2网络模型工具箱用于图像分类的深度学习模型——MATLAB开发
Inception-ResNet-v2是一个已经在ImageNet数据库子集上训练过的预训练模型。该模型包含825层,经过超过一百万张图像的训练,能够将图像分类为1000个不同的对象类别,例如键盘、鼠标、铅笔以及多种动物。要安装该模型,请从您的操作系统或MATLAB中打开inceptionresnetv2.mlpkginstall文件,并按照安装指南进行操作。使用示例: net = inceptionresnetv2() % 创建网络实例 % 读取图像以进行分类 I = imread('peppers.png'); % 裁剪图像以适应网络输入大小 sz = net.Layers(1).InputSize; I = I(1:sz(1), 1:sz(2), 1:sz(3)); % 使用Inception-ResNet-v2进行图像分类 labels = classify(net, I); % 显示图像及其分类结果。
Matlab
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2024-07-20