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HoloLens2-机器学习：在HoloLens 2上直接运用深度学习模型做图像分类

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简介：
本教程介绍如何在HoloLens 2设备上利用本地处理能力运行深度学习模型进行图像分类，无需依赖云端计算资源。 使用在ImageNet 1000类数据集中训练的EfficientNetB0模型进行图像分类，并利用HoloLens 2内置CPU直接运行该模型推断。 已在Unity 2019.4 LTS、Visual Studio 2019和HoloLens 2上进行了测试。输入大小为(224, 224)的视频帧用于在线推断，EfficientNetB0框架的预先训练过的TensorFlow-Keras实现被直接转换为ONNX格式以供此示例使用。 运行样本： 1. 在Unity中打开示例。 2. 将构建平台切换到Universal Windows Platform，并选择HoloLens作为目标设备和ARM64为目标平台。 3. 生成Visual Studio项目并打开.sln文件。 4. 将onnx-models中的model.onnx文件复制至Build目录。

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  • HoloLens2-机器学习：在HoloLens 2上直接运用深度学习模型做图像分类
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    本教程介绍如何在HoloLens 2设备上利用本地处理能力运行深度学习模型进行图像分类，无需依赖云端计算资源。 使用在ImageNet 1000类数据集中训练的EfficientNetB0模型进行图像分类，并利用HoloLens 2内置CPU直接运行该模型推断。 已在Unity 2019.4 LTS、Visual Studio 2019和HoloLens 2上进行了测试。输入大小为(224, 224)的视频帧用于在线推断，EfficientNetB0框架的预先训练过的TensorFlow-Keras实现被直接转换为ONNX格式以供此示例使用。 运行样本： 1. 在Unity中打开示例。 2. 将构建平台切换到Universal Windows Platform，并选择HoloLens作为目标设备和ARM64为目标平台。 3. 生成Visual Studio项目并打开.sln文件。 4. 将onnx-models中的model.onnx文件复制至Build目录。
     
  • 深度学习下的图像分类模型.xmind
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    本作品为一张XMind思维导图，深入探讨了在深度学习框架下进行图像分类的各种模型、算法及其应用。通过该图表，读者可以清晰地理解不同模型的特点和应用场景。 本段落档是个人近期学习情况的总结，简要概述了不同模型结构的特点及存在的问题。由于本人对该模块的学习尚处于初级阶段，文档中可能存在错误之处，欢迎各位读者指正并交流意见。
     
  • 图像分类比拼：深度学习VS传统机器学习
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    本文探讨了在图像分类任务中，深度学习方法与传统机器学习算法之间的竞争和差异。通过比较分析，揭示各自的优势及局限性。 图像分类是指输入一张图片，并输出对该图片内容进行分类描述的过程。它是计算机视觉领域的一个核心问题，在实际应用中非常广泛。传统的图像分类方法主要依赖于特征提取与检测，这种方法在处理一些简单的图像时可能有效，但在面对复杂多变的实际情况时显得力不从心。 因此，我们决定不再试图通过代码手动定义每个类别的规则来解决这个问题，而是转而采用机器学习的方法来进行图像分类。目前许多研究者使用诸如CNN（卷积神经网络）等深度学习模型进行图像分类，并且经典的KNN和SVM算法也取得了不错的成绩。然而，在实践中哪种方法最适合处理特定的图像分类问题仍然难以确定。 在本项目中，我们尝试了一些有趣的事情：将业界常用的基于CNN的技术与迁移学习相结合，同时与其他经典的方法如KNN、SVM以及BP神经网络进行了比较研究。
     
  • 机器学习与深度学习模型综述
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    本文全面回顾并分析了机器学习及深度学习领域的核心概念、算法和最新进展，旨在为研究者提供理论指导和技术参考。 机器学习和深度学习模型汇总：CNN 包括 Alexnet、vggnet、Google Inception Net 和 resnet。
     
  • 文本分类中的传统机器学习与深度学习模型分析.zip
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    本资料探讨了在文本分类任务中传统机器学习方法和深度学习技术的应用与比较，旨在帮助读者理解两者之间的区别及适用场景。 机器学习是一门跨学科的领域，融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析以及算法复杂度理论等多个分支的知识体系。其核心在于研究如何让计算机模仿或实现人类的学习行为，从而获取新知识与技能，并优化已有的认知结构以提升自身效能。作为人工智能的关键组成部分，机器学习是赋予计算设备智能特性的基础方法。 追溯至20世纪50年代，Arthur Samuel在IBM开发了首个具备自我学习能力的西洋棋程序，这被视为机器学习领域的开端。不久之后，Frank Rosenblatt设计出了第一个感知机模型——人工神经网络的基础结构之一。自那时起，在随后数十年间，该领域取得了诸多重要进展，包括最近邻算法、决策树方法及随机森林等技术的发展；近年来深度学习的兴起更是推动了机器学习的重大突破。 如今，机器学习的应用范围极其广泛，涵盖自然语言处理、物体识别与智能驾驶系统以及市场营销和个性化推荐等多个方面。借助于大量数据集分析能力的支持下，它能够帮助人们更有效地应对各类复杂问题挑战。比如，在自然语言处理领域内，通过运用相关技术手段可以实现诸如自动翻译任务执行、语音转文字转换等具体功能；而在物体识别及自动驾驶场景中，则可以通过训练模型来准确地辨别图像或视频中的目标物，并支持智能驾驶系统的运行；另外在市场营销方面，机器学习算法能够帮助企业深入挖掘顾客的消费习惯和偏好信息，进而提供更加精准的产品推荐服务以及定制化营销策略。 总而言之，随着技术持续进步与应用领域的不断拓展延伸，可以预见未来机器学习将会扮演愈加关键的角色，在改善人类生活质量和工作效率等方面发挥出越来越重要的作用。
     
  • 机器学习与深度学习绘图模板
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    本资源提供一系列用于展示机器学习和深度学习概念的高质量绘图模板，适用于学术报告、论文撰写及技术分享。 研究生论文写作绘图模板可以提供给需要撰写学术论文的同学们一个参考框架。这些模板通常包括图表的设计、布局以及如何将数据有效地呈现出来以支持研究结论的方法。使用合适的绘图工具和技术，可以帮助提高论文的专业性和可读性。 在选择和应用绘图模板时，建议考虑以下几个方面： 1. 确保所选的图形清晰明了。 2. 使用统一且专业的设计风格。 3. 遵循目标期刊或会议的要求和指导原则。
     
  • Halcon深度学习分类模型简介
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    Halcon深度学习分类模型是一款基于机器视觉技术开发的专业图像识别工具，采用先进的深度学习算法实现高效精准的图像分类功能。 Halcon提供了预训练的网络。这些网络在使用前已经经过大量图像库的训练，在此基础上生成的模型对于执行图像分类任务表现更佳。接下来将介绍Halcon提供的预训练网络。 pretrained_dl_classifier_compact.hdl 模型的优点是节省内存并且运行效率高，支持 real 图像类型。若需了解网络参数值，可以使用算子 get_dl_classifier_param 获取。以下是一些在图像数据集上训练时的示例参数： - 图像宽度：224 - 图像高度：224 - 图像通道数：3 - 图像灰度范围下限：-127 - 图像灰度范围上限：128 此外，该网络没有全连接层。
     
  • GitHub上的深度学习图像分类实现重现
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    本项目在GitHub上致力于再现深度学习技术应用于图像分类的研究成果，提供代码、模型及实验分析，促进学术交流与技术创新。 深度学习图像分类项目可以简单修改后运行。如果有任何问题，请随时联系我。相关技术细节可以在我的博客文章中找到。
     
  • 机器学习与深度学习PPT绘图模板
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