本期将提供一个利用深度学习进行花卉图片分类的案例,并使用迁移学习的方法解决训练数据较少的问题。图片分类是根据图像的语义信息对不同的图片进行区分,是计算机视觉中的基本问题,也是图像检测、图像分割、物体跟踪等高阶视觉任务的基础。在深度学习领域,...【查看原文】
访问【WRITE-BUG数字空间】_[内附完整源码和文档]本次任务以花卉识别为题,借用机器学习方法,完成降维可视化、聚类分析、识别分类等任务。 降维可视化是在以 PCA、tSNE 等方法,将花卉数据进行降维,得到降维后的二维图像,这样便可以将其在平面上展示出来。聚类分析是利用合适的聚类方法,对花卉数据进行聚类,将聚类之后的结果与标签进行对应,讨论不同聚类方法的结果。使用非深度学习和深度学习的方法,对已经标注完成但是可能含有误标数据的花卉样本进行分类,得到最终的花卉识别准确率。一、问题分析本次任务以花卉识别
机器学习深度学习
玟玟的大宝贝 2023-05-06
基于深度学习的花卉识别研究是一个结合计算机视觉和植物学的项目,旨在开发能够准确识别和分类不同花卉的系统。这种系统在植物学教育、园艺爱好者协助、生物多样性研究等方面有重要应用。以下是进行这项研究的基本步骤:研究设计概要引言花卉识别的重要性和应用场景深度学习在图像识别中的作用研究目标和预期成果相关工作传统的花卉识别方法深度学习在植物识别中的应用进展现有技术的局限性和改进空间技术框架和方法数据收集与预处理(如花卉图像的收集、清洗和标注)模型选择(如卷积神经网络CNN,如ResNet, VGG, Inceptio
深度学习教育
邝煜云 2024-01-13
链接:https://pan.baidu.com/s/1_nsXjhNf-VxXNNDlQ7oTYQ?pwd=n3c8 提取码:n3c81.PyTorch核心开发者教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践,包括 PyTorch张量API、用 Python 加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3. PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目,快速提升读者动手能力:a.全面掌握PyTorch 相关的API 的使用方法以及系统掌握深度学习的理论
人工智能百度深度学习
刘小六六不六 2023-04-15
基于深度学习的情感分类是一个应用人工智能和自然语言处理技术来识别和分类文本中情感倾向的项目。该项目的主要目标是开发一个能够准确识别文本(如社交媒体帖子、产品评论、新闻报道等)中的情绪(正面、负面、中性等)的系统。这种技术在市场分析、公关管理、客户服务等领域具有广泛应用。以下是实现这一目标的基本步骤:项目设计概要引言情感分类的重要性和应用深度学习在自然语言处理中的作用项目目标和预期成果相关工作传统的情感分类方法深度学习在文本分析中的应用进展现有技术的局限性和改进空间技术框架和方法数据收集与预处理(如文本数据
深度学习人工智能
邝煜云 2024-01-11
链接:https://pan.baidu.com/s/1-QibZOR59kmzREP3S1f0mg?pwd=bimq 提取码:bimq第1章 导 论1.1 人工智能1.1.1 人工智能的发展历史1.1.2 人工智能的流派1.2 机器学习1.3 深度学习1.3.1 深度学习的概念1.3.2 深度学习与机器学习、人工智能的关系1.3.3 深度学习的历史溯源1.3.4 深度学习与回归分析1.4 深度学习适用的领域1.4.1 图像识别1.4.2 语音识别1.4.3 自然语言处理1.4.4 棋牌竞技1.5 常用的
深度学习机器学习百度人工智能
刘姥姥看人间 2023-08-04
创建基本结构 首先,在模板部分(.vue文件的标签内),我们将定义整个组件的基本结构。这里包括一个用于显示标签列表的scroll-view和一个用于展示内容区域的swiper组件。 在这个结构中,我们
不会杀鸡的前端 昨天
引言 在当今快速发展的软件行业中,Java后端技术一直扮演着核心角色。随着业务需求的不断变化和技术的迭代更新,传统的单体架构已经逐渐无法满足现代应用对于灵活性和可扩展性的需求。在这样的背景下,微服务架
JustinNeil 3小时前
在2024年使用Togglz在SpringBoot中构建功能切换 功能切换(或功能标志)是一种强大的技术,允许开发人员在不部署新代码的情况下启用或禁用应用程序中的功能。 这支持持续集成和交付(CI/C
城里的月光 昨天
在项目开发过程中,我们通常在开发和测试阶段采用单机架构进行开发和测试。这是因为在这个阶段,系统的主要目的是功能实现和验证,单机架构足以满足开发人员的日常需求,且可以简化环境配置和调试过程,方便定
洛卡卡了 8小时前
选择的模型是Zero-DCE_extension,虽然是几年前的论文但它的原理简洁且合理,泛化性比一些基于成对图像训练的监督模型要好很多。它没有基于图像映射实现光照增强,而是基于对图像中像素的估计,通
shelgi 昨天
本文详细介绍了如何使用 PyTorch 完成机器学习任务的四个关键步骤:数据加载、模型构建、训练和测试。同时,我们还讨论了在实际使用中需要注意的几个问题。PyTorch 提供了强大的功能和灵活性,使得
JoyRider 昨天
【USparkle专栏】如果你深怀绝技,爱“搞点研究”,乐于分享也博采众长,我们期待你的加入,让智慧的火花碰撞交织,让知识的传递生生不息! 开放大世界渲染中,地形的渲染占比较重,包括开发投入、表现效果
侑虎科技 昨天
Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中`开箱即用`。 ![
海豚调度 3小时前
Winform之DataGridView的浅见,记录了DataGridView控件的相关操作,涉及数据绑定、常用事件的实现等。
LiQingCode 昨天
如何解决模型生成幻觉一直是人工智能(AI)领域的一个悬而未解的问题。为了测量语言模型的事实正确性,近期 OpenAI 发布并开源了一个名为 SimpleQA 的评测集。
机器之心 3小时前
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