颜色分类LeetCode-SimCLRv1-Keras-TensorFlow：基于TensorFlow和Keras的SimCLR实现...

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本项目为基于TensorFlow与Keras框架下的SimCLR v1实现，专注于利用对比学习进行无监督特征表示的学习，并应用于颜色图像分类任务中。颜色分类的LeetCode模拟CLRSimCLRv1在TensorFlow-Keras中的实现能够通过视觉表示对比学习（SimCLR）框架提升基础模型的特征表现质量。提供的代码可以将该框架应用于任何Keras模型，只需进行少量修改即可。给定的实现允许使用5%的数据，在训练线性分类器时提高top-1精度约17%。此外，在应用了SimCLR框架后，t-SNE图显示根据类别对特征进行了清晰的聚类。可以通过以下步骤重现此结果：如何使用：创建SimCLR对象如下：`SimCLR=SimCLR(base_model,input_shape,batch_size,feat_dim,feat_dims_ph,num_of_unfrozen_layers,save_path)` 训练过程可以调用`SimCLR.train`方法，通过传递相应的训练和验证数据来实现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

颜色分类LeetCode-SimCLRv1-Keras-TensorFlow：基于TensorFlow和Keras的SimCLR实现...

优质

本项目为基于TensorFlow与Keras框架下的SimCLR v1实现，专注于利用对比学习进行无监督特征表示的学习，并应用于颜色图像分类任务中。颜色分类的LeetCode模拟CLRSimCLRv1在TensorFlow-Keras中的实现能够通过视觉表示对比学习（SimCLR）框架提升基础模型的特征表现质量。提供的代码可以将该框架应用于任何Keras模型，只需进行少量修改即可。给定的实现允许使用5%的数据，在训练线性分类器时提高top-1精度约17%。此外，在应用了SimCLR框架后，t-SNE图显示根据类别对特征进行了清晰的聚类。可以通过以下步骤重现此结果：如何使用：创建SimCLR对象如下：`SimCLR=SimCLR(base_model,input_shape,batch_size,feat_dim,feat_dims_ph,num_of_unfrozen_layers,save_path)` 训练过程可以调用`SimCLR.train`方法，通过传递相应的训练和验证数据来实现。

颜色分类LeetCode-SimCLR：SimCLR的TensorFlow实现

优质

本项目为SimCLR在TensorFlow中的实现，并应用于颜色图像分类问题。通过优化对比学习，提升模型对LeetCode等数据集上的泛化能力与性能。 SimCLR是一种用于图像表示学习的对比自监督框架，在Tensorflow2中的实现侧重于在单个GPU上运行，并使用ResNet-18及ResNet-34架构。该实现提供了一个简单的流程，可用于微调分类或分割任务，并展示了cifar-10和UTKFace数据集上的示例结果。 SimCLR的工作原理是通过应用两种不同的增强方法到同一张图像中来生成两幅不同版本的图片，然后将这些经过变换后的图像输入卷积神经网络以获得表示向量h。接着使用投影头g(h)对这些表示进行处理得到潜在表示z，并计算每一对图之间的余弦相似度。SimCLR的目标是最大化来自同一张原始图像的不同增强版本之间潜在表征的一致性。该实现支持多种数据增强方式，包括裁剪和调整大小、颜色抖动、颜色下降、高斯噪声添加以及水平翻转等操作，从而有助于提高模型的泛化能力。

颜色分类LeetCode-TensorFlow-ColorNet：基于TensorFlow的图像着色网络

优质

颜色分类LeetCode-TensorFlow-ColorNet项目介绍了一种基于TensorFlow框架的先进图像着色技术——ColorNet，专门用于将灰度图转化为色彩斑斓的彩色图像。 SIGGRAPH 2016 上发布了一个基于TensorFlow的图像着色网络版本，该版本是根据Let there be Color!这篇文章实现的。文章作者为Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra 和 Hiroshi Ishikawa。他们还提供了Torch版本的实现。由于我对Torch不熟悉但对Tensorflow有一定了解，因此这个项目更适合于TensorFlow开发者参与。该项目目前仍在开发中，欢迎贡献代码。具体任务包括完成损失函数、验证网络组件（检查张量等级是否匹配）、编写训练和测试代码以及收集训练数据集和验证集等。

颜色分类CNN-LeetCode-Color-Classification-CNN: 颜色识别(Keras中的卷积神经网络实现)

优质

本项目使用Keras框架构建并训练了一个卷积神经网络(CNN)，用于对图像进行颜色分类，实现了高效的颜色识别功能。颜色分类在LeetCode中的实现涉及使用CNN（卷积神经网络）进行颜色识别，并且该实现基于Keras库，在TensorFlow后端运行。最初的设计目的是从交通摄像头中检测车辆的颜色，模型能够在识别车辆颜色时达到94.47%的高准确率。关于此模型的工作原理和架构细节，请参考《使用卷积神经网络的车辆颜色识别》一文（作者为Reza Fuad Rachmadi 和 IKetut Eddy Purnama）。该论文中展示了如何构建这样一个系统，它能够成功地以非常高的精度捕捉到车辆的颜色。

颜色分类LeetCode-TensorFlow-裂缝分类：基于CNN的裂纹检测管道...

优质

这段简介描述的是一个结合了颜色分类与深度学习技术（使用TensorFlow和卷积神经网络）的项目，专注于识别并分类各种材料表面的裂缝。该系统通过分析图像中的颜色特征来提高裂缝检测的准确性，并为工业检查提供了一种高效的自动化解决方案。颜色分类leetcode使用TensorFlow/Keras进行裂缝分类的存储库是尝试重现基于深度学习的裂纹检测论文的一部分工作。在该研究中，利用卷积神经网络（CNN）与朴素贝叶斯数据融合技术进行了实验。具体来说，在TensorFlow和Keras框架下实现了两个用于裂缝检测的CNN模型：一个简单的模型（命名为SimpleNet），以及根据原始论文设计的更复杂的CrackNet模型。此外，还对VGG-16预训练模型应用了迁移学习。这些模型可以被集成到名为CNNDetector的组件中使用，该组件接收图像作为输入，并检查其是否存在裂缝，最终输出一系列边界框表示可能存在的裂纹区域及其概率值。在核电厂检测流程管道中的CNNDetector可以通过本地TensorFlow会话或远程REST/GRPC服务进行调用。提供的预训练模型是经过不同数据集准备和CNN架构设计、超参数选择等多轮实验优化的结果。这里使用的公开可用的数据集涵盖了裂纹及表面缺陷分类任务，提供了一个脚本用于下载并处理这些数据以适应后续的机器学习流程。

SimCLR-in-TensorFlow-2: 实现SimCLR（至少）(https)

优质

本项目在TensorFlow 2中实现了SimCLR，一种用于自监督学习的强大框架。它通过对比学习提升未标记数据的表现力，适用于多种视觉任务。在TensorFlow 2中实现SimCLR（Chen等人）。使用tf.keras和TensorFlow的核心API的许多功能，并提供报告。我没有从头开始编写所有代码。这份研究论文非常易于理解，因此我决定亲自尝试并提出一个最小化的实现。我的工作参考了一些其他作品： - 数据扩充政策来自一份特定的作品。 - 损失函数同样引用了另一份文档中的内容。 - TSNE可视化效果的展示也借鉴了一篇文献的方法。除了上述文章外，我还研究了几篇文章来更好地理解SimCLR的工作原理，特别是其中一篇对“NT-XEnt损失”解释得非常清晰。ML-GDE项目为我提供了运行实验所需的GCP积分，并允许我在需要时将中间结果存储在GCS存储桶中。所有的笔记本都可以直接在Colab上执行。使用的数据集是ImageNet的一个子集。

Python-Keras下的多任务学习模型实现 [TF-TensorFlow-Keras]

优质

本教程深入讲解如何在Python的Keras框架中利用TensorFlow后端开发多任务学习模型，适用于希望提升机器学习项目效率的研究者和开发者。本段落介绍一个多输入多输出模型结构。该模型接收两个不同领域的输入：input_domain_a 和 input_domain_b，并通过拼接操作将它们合并在一起形成共享的特征表示层。然后，该共享部分分别连接到两个任务模块上：对于第一个任务（回归或分类），使用 dense 层 - BatchNormalization 层 - dropout 层 - dense 层的结构。对于第二个任务（同样为回归或分类问题），采用相同的层级架构：dense 层 - BatchNormalization 层 - dropout 层 - dense 层。

WaveletCNN：基于Keras和TensorFlow的纹理分类小波卷积神经网络

优质

WaveletCNN是一款创新的深度学习模型，结合了小波变换与卷积神经网络的优势，专为高精度纹理图像分类而设计。采用Keras框架及TensorFlow后端实现，提供卓越性能和灵活性。小波神经网络的实施采用Keras深度学习框架进行。本段落基于此研究内容作为本科课题的一部分。由于使用的数据集并非公开资源，我选择使用猫与狗分类的数据集来测试WaveletCNN模型的实现情况。该实验需要Python 3+、TensorFlow>=1.12以及Keras 2.2.4的支持，并参考了Matplotlib的相关资料。

基于TensorFlow和Keras的Python卷积神经网络

优质

本项目采用Python语言，结合TensorFlow框架与Keras库，构建并优化了卷积神经网络模型，适用于图像识别等领域。卷积神经网络可以使用TensorFlow结合Keras库在Python环境中实现。

Spektral：基于Keras和TensorFlow 2的图神经网络

优质

Spektral是一款基于Keras和TensorFlow 2开发的高效灵活的图神经网络框架，旨在简化复杂图形数据的学习与建模。欢迎来到Spektral Spektral是一个基于Keras API和TensorFlow 2的Python库，用于图深度学习。该项目的主要目标是提供一个简单而灵活的框架来创建图神经网络（GNN）。您可以使用Spektral对社交网络用户进行分类、预测分子特性、用GAN生成新图形、聚类节点以及处理任何其他与图形描述数据相关的任务。 Spektral实现了一些流行的图深度学习层，包括但不限于： - 图卷积 - 图注意力此外还包括许多实用工具用于在图深度学习项目中表示、操作和转换图。了解如何使用此库，并查看一些模板示例。