Open-AFF: 关注特征融合的代码与训练完成的模型

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简介：
Open-AFF项目专注于开发和分享一种新颖的特征融合技术，结合源代码及预训练模型，促进计算机视觉任务中的性能提升。注意特征融合（AFF）用于MXNet/Gluon的代码在当前仓库中有以下内容：ImageNet的数据、训练完成的模型以及训练日志。如果您是我们提交论文的审稿人，请留意，目前实现的准确率比文中描述的要高一些，因为这是一个包含了多种技巧的新版本。如果您的身份是学位论文评估专家，在发现论文中的数字与这个仓库中有些许差异时请理解：在论文提交之后我重新实现了代码，并添加了AutoAugment、Labeling等技术改进，所以目前此仓库内的分类准确率会高于原论文的数值。更新日志： - 2020年10月8日：通过一系列技巧重写图像分类代码 - 2020年9月29日：上传提交论文中的图像分类代码及训练好的模型接下来计划在ImageNet上运行AFF-ResNeXt-50和AFF-ResNet-50，并使用新的训练模型更新Grad-CAM结果。

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Open-AFF: 关注特征融合的代码与训练完成的模型

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Open-AFF项目专注于开发和分享一种新颖的特征融合技术，结合源代码及预训练模型，促进计算机视觉任务中的性能提升。注意特征融合（AFF）用于MXNet/Gluon的代码在当前仓库中有以下内容：ImageNet的数据、训练完成的模型以及训练日志。如果您是我们提交论文的审稿人，请留意，目前实现的准确率比文中描述的要高一些，因为这是一个包含了多种技巧的新版本。如果您的身份是学位论文评估专家，在发现论文中的数字与这个仓库中有些许差异时请理解：在论文提交之后我重新实现了代码，并添加了AutoAugment、Labeling等技术改进，所以目前此仓库内的分类准确率会高于原论文的数值。更新日志： - 2020年10月8日：通过一系列技巧重写图像分类代码 - 2020年9月29日：上传提交论文中的图像分类代码及训练好的模型接下来计划在ImageNet上运行AFF-ResNeXt-50和AFF-ResNet-50，并使用新的训练模型更新Grad-CAM结果。

Open-Alcnet: ALCNet的训练代码与模型

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Open-Alcnet是ALCNet的开源训练代码和预训练模型集合，旨在促进基于深度学习的声音事件检测研究。开放式网络ALCNet的代码及经过训练的模型需要安装以下依赖：`pip install --upgrade mxnet-cu100 gluoncv` 数据集使用SIRST。实验中，训练参数位于`./params`文件夹内。如果我们的工作对您的研究有帮助，请在您的出版物中引用我们的论文。 BibTeX参考如下： @inproceedings{dai21acm, title = {Asymmetric Contextual Modulation for Infrared Small Target Detection}, author = {Yimian Dai and Yiquan Wu and Fei Zhou and Kobus Barnard}, booktitle = {{IEEE} Winter Conference on Applications and Computing Technologies，

MATLAB中的MCCA特征融合代码

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这段简介可以描述为：MATLAB中的MCCA特征融合代码提供了多组特征数据进行最大相关性分析（Multiple Canonical Correlation Analysis, MCCA）的实现方法，利用MATLAB语言编写。此代码适用于模式识别、机器学习等领域中对高维数据集进行降维和特征选择的研究者。多类典型性相关分析MCCA的matlab代码可以直接使用。

fiejan.zip_特征融合_基于网络的特征融合

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本研究探讨了基于网络的特征融合技术，通过集成多种特征信息提升模型性能，适用于图像识别、语音处理等领域。用于特征降维、特征融合和相关分析，BP神经网络则适用于函数拟合与模式识别，并采用自然梯度算法。

行人检测的HOG特征与SVM训练源代码

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本项目提供了一套基于HOG特征和SVM分类器进行行人检测的完整源代码。通过提取图像中的HOG特征，并利用SVM进行高效准确的人体目标识别，适用于多种应用场景下的行人自动检测任务。 hog特征行人检测源程序包含训练SVM。

YOLOV7模型的训练代码

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简介：本项目提供YOLOv7目标检测模型的训练代码，包括数据预处理、网络架构定义及优化器配置等关键部分，旨在帮助研究者和开发者高效复现并改进该模型。 YOLOV7是一款高效且精确的目标检测模型，其全称为You Only Look Once Version 7。这个模型在计算机视觉领域有着广泛的应用，特别是在实时物体检测上。它是YOLO系列的最新版本，在之前的YOLOv3和YOLOv4的基础上进行了优化，提升了检测速度和精度。本段落将深入探讨YOLOV7模型训练的相关知识点： **1. YOLO系列概述** YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段的目标检测算法。与传统的两阶段方法相比，如R-CNN系列，YOLO能够更快地进行目标检测，因为它合并了目标的定位和分类任务为一步操作。从最初的YOLOv1到现在的YOLOV7版本不断更新，每次迭代都提升了速度或精度。 **2. YOLOV7的特点** - **轻量级设计**：它采用了更高效的网络结构，在保持高检测准确性的同时减少了计算需求。 - **Mish激活函数**：使用非饱和的连续可导激活函数Mish来提供更好的梯度流，有助于模型训练过程中的性能提升。 - **自适应锚框策略**：YOLOV7可能采用这种方法自动调整锚定框尺寸和比例以提高检测效果。 - **数据增强技术**：随机翻转、缩放等操作可以增加模型的泛化能力。 - **预训练微调支持**：利用预训练权重开始训练，有助于快速达到良好性能。 **3. 环境配置** 为了成功地进行YOLOV7的模型训练，请确保以下环境设置： - 深度学习框架（通常为PyTorch或TensorFlow）。 - CUDA和cuDNN版本与GPU兼容。 - Python库，例如Numpy、PIL等基础库以及可能需要针对YOLOV7特定需求的一些额外库。 - 使用虚拟环境来管理项目的依赖项。 **4. 训练流程** 训练过程包括： - 数据准备：将标注好的数据集按照模型要求的格式组织好。 - 修改配置文件，设置超参数如学习率、批大小等。 - 初始化模型（可以使用预训练权重）。 - 运行脚本进行实际训练，并在验证集合上评估性能。 - 定期保存模型以备后续微调或直接应用。 **5. 模型优化** 通过以下策略来改善YOLOV7的训练效果： - 使用学习率衰减策略，如余弦退火等方法提高后期收敛性。 - 选择适当的批归一化层和权重初始化技术促进模型训练过程中的稳定性。 - 应用早停法防止过拟合现象。通过以上介绍的内容，你应当对如何进行YOLOV7的模型训练有了基本的理解。在实际操作中还需要根据具体提供的代码及环境配置进一步细化步骤以完成具体的任务。

Facenet 训练完成的模型（日期：20180402-114759）

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该模型为2018年4月2日11点47分59秒训练完成的人脸识别深度学习模型，基于Facenet架构，用于精准的人脸配准与身份验证。 Facenet训练好的模型20180402-114759用于TensorFlow FaceNet人脸识别。

Google/TensorFlow训练完成的inception_v4模型数据

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简介：本数据集包含通过Google TensorFlow框架训练完成的Inception v4深度学习模型的相关信息和参数。适合用于图像分类研究与应用。 Google/TensorFlow已训练的模型数据inception_v4代码请参考官方GitHub仓库。具体的代码可以在TensorFlow models库中的research/slim目录下找到。

使用PyTorch实现图像分类的完整代码：涵盖训练、预测、TTA、模型融合及部署，CNN特征提取与SVM或随机森林应用

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本项目利用PyTorch框架详细展示了如何进行图像分类任务，包括从数据预处理到模型训练、预测和测试时增强(TTA)，再到模型融合以及最终的部署。此外，还介绍了结合卷积神经网络（CNN）提取特征与支持向量机(SVM)或随机森林进行分类的方法。利用PyTorch实现图像分类的完整代码涵盖训练、预测、测试时增强（TTA）、模型融合及部署等功能。具体内容包括： - 基础功能：使用带有warmup的余弦学习率调整以及step学习率优化进行训练。 - 多模型融合预测，采用加权与投票方法实现融合策略。 - 使用Flask和Redis技术将模型部署于云端，并通过API访问（标记为v1版本）。 - 利用C++中的libtorch库实现在C++环境下的模型部署功能（标记为v1版本）。 - TTA测试时增强，用于提高预测准确性（标记为v1版本）。 - 实现标签平滑技术以改进训练过程中的分类性能（标记为v1版本）。 - 通过CNN提取图像特征，并利用SVM、随机森林(RF)、多层感知器(MLP)和K近邻(KNN)等分类算法进行后续的分类任务（标记为v1版本）。 - 提供可视化工具以展示模型中的各个特征层次。以上功能均基于PyTorch框架实现，旨在提供一个从训练到部署的一站式解决方案。