图像分类_图像分类技术文章

图像分类

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06-08

相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层，ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络，同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢？同时，如果只是网络层数的堆叠，那么为什么前人没有获得ResNet一样的成功呢？

06-07

LeNet是最早的卷积神经网络之一<sup>[1]</sup>，其被提出用于识别手写数字和机器印刷字符。1998年，Yann LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上，在手写数字识别任务中取得了巨大成功。算法中阐述了图像中像素特征之间的相关性能够由参数共享的卷积

2022-11-11

通过一个垃圾分类应用的开发示例，介绍AI Gallery在AI应用开发流程中的作用。

2022-05-23

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用EfficientNetB0。

2022-04-27

图像分类任务是计算机视觉最为基础的任务之一。依靠目标的细粒度、具有区分性的视觉特征能够较好地区分通用目标。然而，对于部分细粒度的类别，仅仅依靠视觉特征难以区分不同类别。