json 网络人工智能深度学习图像描述

【深度学习】- 作业6: 图像自然语言描述生成

标签：深度学习人工智能机器学习

本次案例将使用深度学习技术来完成图像自然语言描述生成任务，输入一张图片，模型会给出关于图片内容的语言描述。本案例使用coco2014数据集[1]，包含82,783张训练图片，40,504张验证图片，40,775张测试图片。案例...

深度学习之实现图像数据增强

标签：深度学习计算机视觉人工智能

深度学习——图像数据增强前言数据增强的意思就是让数据量增多。对于深度学习来说，大的数据量可以训练出更好的深度学习模型。在图像增强方面，我们常用的手段如下：旋转翻转缩放平移尺度变换对比度变换 ...

dataset_coco.json

标签： json 网络人工智能深度学习图像描述

图像描述网络训练文件

【PyTorch实战】图像描述——让神经网络看图讲故事

标签：深度学习图像描述图像标注

图像描述是深度学习中十分有趣的一个研究方向，也是计算机视觉的一个关键目标。对于图像描述的任务，神经网络不仅要了解图中有哪些对象，对象之间的关系，还要使用自然语言来描述这些对象的关系。...

【深度学习】实验6布置：图像自然语言描述生成（让计算机“看图说话”）

标签：深度学习人工智能计算机视觉

【深度学习】实验6布置：图像自然语言描述生成（让计算机“看图说话”）

python描述图片内容_深度学习实现图像中文描述

标签： python描述图片内容

im2txt_Chinese深度学习实现图像中文描述项目实践 image caption Chinese Deep Learning简介基于tensorflow的深度学习项目。实现了输入一张图片自动生成基于图片内容的自然语言描述。代码主体来自于Tensorflow Model...

【深度学习】生成对抗网络（GAN）生成海贼王图像 + PyTorch代码实现

标签：深度学习 pytorch 生成对抗网络

本文基于Pytorch实现了GAN，并用于海贼王图像的生成。文章内提供了GAN教程和海贼王图像数据集的链接，配备有全部代码及其解释。

深度学习-标注文件处理（txt批量转换为json文件）

标签：深度学习 YOLO json

接上篇，根据脚本可将coco...传整个coco2017实在是太慢了，检索了一下没有开源的部分coco2017数据集，于是我想到将coco128的数据转化成json文件，便于新手进行debug，节约时间和算力。说明我们生成的json文件是正确的。

深度学习图像标注工具labelme

标签： python opencv 人工智能

来源：极客Merry前言在深度学习中若是没有带标注的数据，这可能会阻碍研究的进展，所以深度学习第一步就是制作数据集，手动去标注一些数据。LabelMe就是这样一个在线的图像数据标注工具：L...

【Image captioning】AI算法说——图像描述（Image captioning）

标签：人工智能算法机器学习

COCO数据集是一个大规模常见物体检测、分割和图像描述的数据集。它包含超过330k张图像，其中包括2.5 million个目标实例，每张图像都有5个不同的图像描述。COCO数据集已成为自然语言处理和计算机视觉领域中一个非常...

基于深度学习的遥感图像场景识别方法研究

标签：深度学习机器学习人工智能

从2012年深度卷积神经网络（AlexNet）成功应用于图像识别以来，发展出多个改进的卷积神经网络构架，包括2014年牛津大学的VGG,Google公司的...深度学习能够通过提取遥感图像的高层次特征，表征出遥感场景间的细微差别。

【毕业设计】单片机图像分类智能识别机器人 - 物联网深度学习 AI

标签：单片机人工智能图像分类

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是单片机图像分类智能识别机器人 - 物联网嵌入式 AI学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：...

Python开发人工智能AI图像识别工具完整项目流程实战_优秀案例实例源代码源码.zip

标签： Python项目源码 Python

随着深度学习算法的兴起和普及,人工智能领域取得了令人瞩目的进步。如今在AI图像识别领域更是发展迅速。通过AI图像识别可以将以前只能人工完成的任务转换为由计算机自动完成。例如,只要扫一扫身份证、银行卡、驾驶证...

基于matlab深度学习工具箱来设计卷积神经进行水体部分识别，生成水体陆地二值化图像.rar

标签： matlab 深度学习开发语言人工智能

基于matlab深度学习工具箱，设计卷积神经网络进行水体部分识别，生成水体陆地二值化图像。采用的是9层卷积神经网络用来对图像进行特征提取和分类，水体识别的准确率可以达到96%以上。使用步骤 1.安装labelme，...

深度学习实战（二）：AlexNet实现花图像分类

标签：深度学习人工智能计算机视觉

深度学习实战（二）：AlexNet实现花分类1. 数据集介绍2. AlexNet网络介绍3. model.py实现4. train.py实现4.1 相关包的加载4.2 数据预处理4.3 加载训练集4.4 加载验证集4.5 训练网络与验证网络4.6 完整代码4. Bug解决...

使用labelme制作自己的深度学习图像分割数据集

标签：深度学习计算机视觉人工智能

要实现深度学习图像分割应用，首先要获取图像分割标注数据，比如PASCAL VOC、COCO、SBD等大型数据集，但这些数据集主要用于训练预训练模型和评价分割模型精度性能，针对实际应用还需要我们根据项目需求制作自己的...

【深度学习】脑部MRI图像分割

标签：深度学习人工智能 UNet

本次案例将使用深度学习技术来完成脑部MRI(磁共振)图像分割任务，即对于处理好的一张MRI图像，通过神经网络分割出其中病变的区域。本次案例使用的数据集来自Kaggle[1]，共包含110位病人的MRI数据，每位病人对应多张...

深度学习算法应用实战 | 利用 CLIP 模型进行“零样本图像分类”

标签：算法深度学习分类

零样本图像分类第一篇！

深度学习系列5——Pytorch 图像分类(ResNet)

标签：深度学习 pytorch 分类

深度学习系列5——Pytorch 图像分类(ResNet)

cnn-image-classification:卷积图像分类用于Fusemachines AI中心的深度学习课程的部分完成

标签： Python

卷积神经网络的图像分类 Conda环境设置 conda create --name <yourenvname> python=3.7.4 conda activate <yourenvname> Conda将设置您的GPU并安装tensorflow-gpu和其他软件包 conda install --yes --file ...

十个最常用深度学习图像/视频数据标注工具

标签： python java 人工智能

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达从此以后图像与视频数据标注不用为找工具发愁！好东西记得分享图像数据标注概述在深度学习领域，训练数据对训练结果有种至关重...

深度学习实战 3 数据集处理

标签：深度学习 python 人工智能

深度学习数据集处理，json格式转换txt,数据集划分，数据集标注和一些开源数据集链接

人工智能-深度学习-手写数字识别

标签：手写数字识别深度学习 pytorch

1.准备数据手写数字识别的特征集是一组数值为0-9,大小为 28 * 28 矩阵的图片, 标签为与之对应的数字: ...import json # 读取图片 # 存到 npz 文件中的为 28 *28 的矩阵列表 train_file_path = "nums/train_x/

04 基于深度学习的图像分类技术

标签：计算机研究类技术人工智能图像分类

目录一、完成keras环境搭建1.... 神经网络框架3. 项目代码4. 研读代码（1）分析lenet.py代码（2）分析train.py代码（3）分析predict.py代码（5）上传代码（6）运行代码（7）运行结果一、完成keras环...

基于Python+OpenCV智能答题卡识别系统——深度学习和图像识别算法应用(含Python全部工程源码)+训练与测试...

标签：深度学习人工智能图像处理

本项目以Python语言和OpenCV图像处理库为基础，在Windows平台下开发答题卡识别系统，建立精确的计算机视觉算法，实现对答题卡批量识别、信息导出至Excel表格等功能，使判卷轻量化、准确化、高效化。

深度学习数据增强

标签：深度学习 python 人工智能

现如今越来越多的研友开始涉足深度学习领域了，深度学习的入门离不开两个关键点：模型和数据，各种的模型也层出不穷，这里介绍一下我个人常用的深度学习工具箱：Openmmlab。你可以在里面找到你想用到的几乎所有...

深度学习环境搭建和配置的详细描述

标签：深度学习人工智能 python

深度学习环境配置是一个复杂但必要的过程，确保您能够在计算机上搭建一个稳定、高效的平台来运行各种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）以及训练神经网络模型。深度学习环境搭建的底层逻辑旨在实现软件...

深度学习在图像处理领域的最新进展，以及如何利用并行计算资源加速训练过程 Deep Learning and Efficient ...

标签：自然语言处理人工智能语言模型

深度学习（Deep learning）是一个基于神经网络的机器学习方法。它是一种高度抽象、高度自动化的技术，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、生物信息等领域。与其他机器学习方法相比，深度学习通过多个隐...

深度学习系列2——Pytorch 图像分类(AlexNet)

标签：深度学习 pytorch 分类

深度学习系列2——Pytorch 图像分类(AlexNet)

【深度学习--图像分类】imageAI自定义模型预测

标签：深度学习分类人工智能

ImageAI 提供4种不同的算法和模型，使你可以用您自定义的模型执行图像预测。您将使用 ImageAI 已训练的模型和相应的 JSON 文件来预测自定义对象。下面我们通过我们训练的一个例子来进行预测。先看项目目录： ...