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Vegetable Image Classification Using Deep Learning: Applying CNN to Local Vegetable Images...

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简介：
本文探讨了利用深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）对本地蔬菜图像进行分类的方法，致力于提高识别精度和效率。通过实验验证了该模型在实际应用中的有效性与准确性。 使用深度学习对蔬菜图像进行分类的Web工具采用深度卷积神经网络技术来识别本地生长的蔬菜种类。该工具需要以下软件环境：Django 3.0.7 和 TensorFlow 1.4.5。 请将名称为classifier_model.h5的模型转换成.h5格式，并将其放置在项目的根目录中以供使用。 若要在本地服务器上运行网站，请执行命令 python3 manage.py runserver :8001 。

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  • Vegetable Image Classification Using Deep Learning: Applying CNN to Local Vegetable Images...
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    本文探讨了利用深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）对本地蔬菜图像进行分类的方法，致力于提高识别精度和效率。通过实验验证了该模型在实际应用中的有效性与准确性。 使用深度学习对蔬菜图像进行分类的Web工具采用深度卷积神经网络技术来识别本地生长的蔬菜种类。该工具需要以下软件环境：Django 3.0.7 和 TensorFlow 1.4.5。 请将名称为classifier_model.h5的模型转换成.h5格式，并将其放置在项目的根目录中以供使用。 若要在本地服务器上运行网站，请执行命令 python3 manage.py runserver :8001 。
     
  • Deep Learning for Image Processing: Including Classification and Object Detection
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    本书深入探讨了深度学习在图像处理领域的应用，重点介绍了分类和目标检测技术，为读者提供了理论与实践相结合的学习资源。 本教程旨在总结本人在研究生期间的研究成果，并分享给更多有需要的学习者。随着学习的深入，我也会不断更新内容与大家分享。 教学流程如下： 1）介绍网络结构及其创新点； 2）使用Pytorch搭建并训练模型； 3）利用Tensorflow（内置Keras模块）进行相同操作； 教程将涵盖以下主题： 图像分类部分包括：LeNet、AlexNet、VggNet、GoogLeNet、ResNet、ResNeXt 、MobileNet和ShuffleNet等经典网络结构，以及最新的EfficientNet。 目标检测篇则会讲解Faster-RCNN/FPN, SSD/RetinaNet 和 YOLOv3 SPP等相关技术。
     
  • Calorie-Estimation-from-Food-Images-Using-Image-Processing
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    本研究利用图像处理技术从食物图片中估算卡路里含量，旨在为健康管理提供便捷的方法。 问题可以简单地陈述为：给定一组带有食物名称的校准对象拇指的食物图像以及来自同一组食物的一组未标记的食物图像，识别食物并估计其重量及卡路里摄入量。 目标是使用卷积神经网络（CNN）检测食物类型，并据此估算出该类食品的大致分量及其热量值。 在该项目中，我采用了两个数据集进行实验和模型训练。其中特别提到了ECUST食品数据集（ECUSTFD），在这个项目中涉及了七种不同种类的食物：苹果、香蕉、胡萝卜、黄瓜（Cucumber）、洋葱、橙子以及番茄。每一种食物的详细信息如下： - 苹果，属于水果类，密度为0.609，卡路里含量52； - 香蕉同样归于水果类别，其密度是0.94，含有89卡路里的热量； - 胡萝卜作为蔬菜的一员，它的密度值为0.641，并且每单位重量拥有41千卡的热量； - 黄瓜（Cucumber），也是一类蔬菜，具有与胡萝卜相同的密度值即0.641，但其能量含量较低仅为16千卡/单位； - 洋葱，属于蔬菜种类之一，它的密度是0.513，并且每单位重量含有大约40千卡的能量； - 橙子同样为水果类成员，拥有更低的密度值即0.482，但能量含量达到47千卡/单位； - 番茄作为最后一项被纳入研究的食物种类之一，在其类别中占据了重要位置。它的密度与橙子相近（约为0.481），然而每单位重量的能量却仅有可怜的18千卡。 每个食物样本在数据集中都有相应的图像用于识别和分析，这些图像是该项目成功的关键部分。
     
  • 【7】Deep Residual Learning in Image Recognition.pdf
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    本文介绍了深度残差学习在图像识别中的应用，提出了一种有效的网络结构，显著提升了大规模图像分类任务的性能。 深度神经网络更难训练。我们提出了一种残差学习框架来简化比之前使用的网络更深的网络的训练过程。我们将层重新定义为以输入数据作为参考来学习残差函数，而不是直接学习未参照的数据变换函数。通过全面的经验研究，我们证明了这些残差网络更容易优化，并且随着深度大幅度增加时可以提高准确性。在ImageNet 数据集上，我们的测试表明使用高达152 层的残差网络比VGG 网络[41] 更深但复杂度更低。一个这样的残差网络集合在 ImageNet 测试集中达到了3.57% 的错误率，在ILSVRC 2015 分类任务中获得第一。我们还对CIFAR-10 数据集进行了具有100 和1000 层的深度分析。 对于许多视觉识别任务来说，表示层的深度至关重要。仅仅因为我们使用了非常深的表现形式，我们在COCO 对象检测数据集中获得了28% 的相对改进。残差网络是我们的ILSVRC和COCO 2015 竞赛提交的基础，在这些竞赛中我们还在ImageNet 检测、ImageNet 定位、COCO 检测以及COCO 分割任务上获得了第一的位置。
     
  • Image Classification via CNN with Multiple Inputs
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    本研究提出了一种通过卷积神经网络处理多输入图像分类的方法，显著提升了模型在复杂场景下的识别精度。 这个演示展示了如何使用卷积神经网络（CNN）对多输入图像进行分类。例如，在一个名为MNIST的手写数字数据集中，将每个数字的上半部分和下半部分分开，并分别送入一个多输入CNN中。 从2019b版本开始，一种称为自定义循环的方法被引入，使得深度学习可以更加详细地定制化。为了便于演示这一功能，手写数字的上下两部分图像分别通过不同的输入层进行处理。经过卷积操作后提取到的特征会被组合在一起，并通过全连接层等进一步计算。 如果您能提供更合适的数据集或问题来改进这个示例，我将非常感激。此外，还有一些地方需要完善和更新，希望未来能够继续改进和完善这些内容。
     
  • Wafer Map Pattern Classification Using MFE and CNN:...
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    本研究结合最大信息系数（MFE）与卷积神经网络（CNN），提出了一种新颖的方法来分类晶圆地图上的图案，有效提升了半导体制造中的缺陷检测精度。 晶圆图模式分类 1. 数据说明： WM-811K数据集在实际制造过程中从46393个批次收集了811457张晶圆图像，其中由领域专家标记的有172950张。该数据集中包括九种缺陷模式类别：中心、甜甜圈、边缘环、边缘局部、局部、随机、近满和划痕。此外，删除了四个裸片数量少于100个（无图案类）的异常晶圆图像。 2. 手动特征提取方法： - 密度特征 将每张晶圆图分为13个区域：4个边缘区与9个中心区，并计算每个区域内的缺陷密度，以此作为该区域的密度特征。由此共提取出13种特征。 - 几何特征 通过噪声过滤技术识别显着区域并基于最大面积的原则进一步分析这些显著性较强的区域。从这一步骤中可以得出六个几何特性：周长、面积、短轴长度、长轴长度、坚固性和偏心率，共计提取出6种特征。 - Radon变换创建的特征 利用Radon变换对晶圆图像进行处理，并通过三次插值获取相同数量行的数据。根据Radon转换的结果和所提取行的平均值得到20个表示标准差的行数据以及每行40个额外特性，从而总计获得59种不同类型的特征。
     
  • Basic Deep Learning Algorithms Using K-Fold Cross-Validation
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    本教程介绍基本深度学习算法，并通过K折交叉验证技术优化模型性能，适用于初学者理解和实践。 标题“Simple Deep Learning Algorithms with K-fold Cross-Validation Manner”指的是使用简单深度学习算法结合K折交叉验证方法的一种实践教程或研究。这个主题涵盖了深度学习的基础知识以及K折交叉验证在模型评估中的应用。 深度学习是人工智能的一个分支，它模仿人脑的工作方式，通过构建多层神经网络来从数据中提取特征。这些算法可以处理大量的输入数据，如图像、文本或声音，并从中抽取复杂的特性。简单深度学习算法通常包括以下几个核心部分： 1. **感知机**：最基础的神经网络模型，用于二分类问题，能够学习线性可分的数据。 2. **多层感知机（MLP）**：包含至少一个隐藏层的前馈神经网络，能处理非线性可分的问题。 3. **卷积神经网络（CNN）**：在图像识别和计算机视觉任务中表现出色，利用卷积层来提取图像特征。 4. **循环神经网络（RNN）**：适合处理序列数据，如自然语言和时间序列预测，并具有记忆功能。 5. **长短时记忆网络（LSTM）**：一种特殊的RNN结构，解决了传统RNN的梯度消失和爆炸问题，更好地处理长期依赖关系。 6. **生成对抗网络（GANs）**：由两个神经网络——生成器和判别器组成，用于生成新数据或进行图像转换。 K折交叉验证是一种模型评估技术。它将原始数据集分成K个互斥的部分（或“折”），每次用K-1个部分的数据训练模型，剩下的一个部分作为测试集。这个过程重复K次，确保每个部分都被用作一次的测试集，最后的性能结果是所有测试结果的平均值。这种方法有助于避免过拟合，并提高模型在未见数据上的泛化能力。 在深度学习中，K折交叉验证常用于调整模型参数（如学习率、网络结构和正则化强度）并评估其效果。它可以帮助我们在有限的数据集上更准确地估计模型的性能，减少由于随机性导致的结果波动。 这个压缩包可能包含一个关于如何使用K折交叉验证来优化和评估简单深度学习模型的教程或代码示例，例如使用Python中的TensorFlow、Keras或PyTorch库实现。`license.txt`文件可能是软件授权信息，而“Simple Deep Learning Algorithms with K-fold Cross-Validation Manner”可能指主教程文档或详细说明具体步骤与实践案例的代码文件。学习这个主题可以帮助开发者提高其在深度学习模型训练和评估方面的技能。
     
  • Model-Agnostic Meta-Learning to Rapidly Adapt Deep Networks...
    优质
    该研究提出了一种模型无关的元学习方法，能够使深度网络快速适应新任务和少量数据环境，显著提升了模型的泛化能力和迁移学习性能。 Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 这段文字描述了一个用于深度网络快速适应的元学习方法——模型无关元学习（Model-Agnostic Meta-Learning, MAML）。这种方法能够使神经网络在新的任务上迅速调整，而无需大量的训练数据。