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FGVC5-CVPR2018-食品与时尚：细粒度视觉分类

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简介：
FGVC5-CVPR 2018: 食品与时尚是CVPR会议下关于细粒度视觉分类的研讨会，重点探讨了食品和时尚领域内的图像识别技术及其应用。 细粒度的视觉分类： 代码： - 使用ResNet-50多分类器在单个Nvidia GTX 980上训练了10,000张图像。 - PNASNet-5-Large多标签分类器则是在基于Google Compute Engine云平台上的虚拟机中，使用配备有8块V100 GPU的机器，并利用101K张训练图像进行训练。 预训练模型：即将推出。

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  • FGVC5-CVPR2018-食品与时尚：细粒度视觉分类
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    FGVC5-CVPR 2018: 食品与时尚是CVPR会议下关于细粒度视觉分类的研讨会，重点探讨了食品和时尚领域内的图像识别技术及其应用。 细粒度的视觉分类： 代码： - 使用ResNet-50多分类器在单个Nvidia GTX 980上训练了10,000张图像。 - PNASNet-5-Large多标签分类器则是在基于Google Compute Engine云平台上的虚拟机中，使用配备有8块V100 GPU的机器，并利用101K张训练图像进行训练。 预训练模型：即将推出。
     
  • MMAL-Net: 细粒度视觉分类中多分支与多尺度注意力学习的PyTorch实现（张凡，李萌，...）
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    MMAL-Net是一个利用多分支和多尺度注意力机制提升细粒度视觉分类准确性的PyTorch框架，由张凡、李萌等人开发。 MMAL网是用于细粒度的PyTorch实施（张帆，李萌，翟桂生，刘亦钊）的一篇论文，在第27届国际多媒体建模国际会议（MMM2021）上发表。欢迎就相关问题与我们讨论。 所需环境如下： - Python 3.7 - Pytorch 1.3.1 - Numpy 1.17.3 - Scikit-image 0.16.2 - Tensorboard 1.15.0 - TensorboardX 2.0 - tqdm 4.41.1 - imageio 2.6.1 - pillow 6.1.0 数据集： 下载CUB 200-2011和FGVC_Aircraft数据集，并将提取的图像文件夹的内容分别复制到以下目录中： - datasets/CUB_200-2011/images - datasets/FGVC_Aircraft/data/images 您也可以尝试其他细粒度的数据集。 训练MMAL-Net：如果要训练该网络，请运行相关py脚本。
     
  • 基于视觉注意力机制的细粒度图片分类方法代码仓库.zip
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    本代码仓库包含实现基于视觉注意力机制的细粒度图像分类方法的相关源码和文档。通过模拟人类视觉聚焦特性，有效提升对复杂背景中细微目标识别精度。 在深度学习领域，细粒度图像分类是一项具有挑战性的任务，它要求模型能够识别类别之间细微差别的对象，例如不同品种的鸟类或汽车。为此，“基于视觉注意力机制的细粒度图像分类方法”成为了一种重要的技术手段。这种技术利用自注意力机制来提升模型对关键特征的识别能力。 自注意力是深度学习中的一个核心概念，在自然语言处理（NLP）领域中，由Transformer架构首次引入并广泛应用。它允许模型在序列数据中捕获长距离依赖关系，并通过计算输入序列中每个元素与其他所有元素的相关性生成权重分布，这些权重表示了不同位置的重要性。 将自注意力机制扩展到图像分类任务时，我们称之为“空间自注意力”或“视觉注意力”。这种方法将图像视为像素的序列，并通过计算像素之间的相关性来突出显示关键区域。例如，在细粒度图像分类中，模型可能会关注鸟类特定特征如嘴型、羽毛颜色和翅膀结构等细节。 使用PyTorch框架实现这一机制通常包括以下步骤： 1. **预处理**：对输入图像进行归一化、裁剪及尺寸调整，使其适应深度学习模型的输入要求。 2. **特征提取**：利用预先训练好的卷积神经网络（CNN），如ResNet或VGG，从图像中提取高级别的视觉信息。这些特征图包含了空间和语义信息。 3. **自注意力计算**：在特征图上应用自注意力机制，通过点积、余弦相似度等方法来确定每个位置的权重矩阵。 4. **加权融合**：将得到的注意力权重与原始特征进行乘法操作，生成新的加权特征图。这样可以突出显示重要信息并抑制不重要的部分。 5. **分类决策**：最后，通过全连接层或池化层对处理后的图像数据进行分类预测。 自注意力机制为细粒度图像分类提供了强大的工具，它能够帮助模型更有效地识别和利用关键细节特征，从而提高整体的准确性。结合深度学习技术与PyTorch框架的支持，我们可以构建出高效且准确的视觉识别系统，并进一步推动该领域的发展。
     
  • [实战]细粒度的200类鸟类图像分类
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    本项目专注于细粒度的200类鸟类图像分类研究，通过深度学习方法实现对不同种类鸟类进行精确识别与区分。 实战项目：200类鸟类细粒度分类识别 在进行鸟类细粒度分类之前，让我们先回顾一下图像分类的基础知识。图像分类是计算机视觉中最基础的任务之一，从最初的入门级任务如MNIST手写数字识别、猫狗二分类到后来的ImageNet挑战赛等大规模数据集上的应用。随着数据量的增长和算法的发展，图像分类模型的性能已经超越了人类水平。 在这里将图像分类任务分为两种类型：单标签图像分类和多标签图像分类。其中，多标签图像分类更符合人们的认知习惯，因为现实生活中的图片往往包含多个类别物体。而在单标签分类中，则只关注图片中最主要的对象或背景信息。
     
  • 细粒度文本情感分类的CSV文件
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    本CSV文件包含用于细粒度文本情感分析的数据集，每条记录详细标注了评论或陈述的情感极性及具体维度，适用于训练深度学习模型进行多标签分类。 这段文字描述了一个情感分类任务的数据集情况：包含13种情绪类别（如快乐、悲伤、中立、惊讶、愤怒等），样本数量超过99,999个，适合用于训练文本的情感分析模型。
     
  • 人工智能与计算机视觉：细粒度动物识别（涵盖8000种动物）
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    本研究聚焦于利用先进的人工智能技术及深度学习方法，致力于构建能够精确辨识超过8000种不同物种的细粒度动物识别系统。通过处理大量图像数据，项目旨在推动计算机视觉领域的发展，并为生物多样性保护提供有力支持。 ### 人工智能AI：计算机视觉-细粒度动物识别（8000种动物） #### 细粒度动物识别概述 细粒度动物识别技术是利用计算机视觉与深度学习方法对各种动物进行精确分类的技术，旨在区分非常相似但不同种类的动物。这项技术在生态保护、生物多样性研究、野生动物管理、农业畜牧业以及医学影像分析等多个领域具有广阔的应用前景。 #### 技术背景与原理 细粒度动物识别基于图像分类技术，在计算机视觉领域内通过训练深度神经网络模型实现对复杂图像数据的有效处理和解析。此类模型通常需要大量标注的数据集来学习不同种类之间的细微差异，以提高其识别精度。实际应用中，这些模型可通过API、Docker容器等形式部署于各种场景。 #### 应用案例详解 ##### 生态保护与监测 - **应用场景**：野外摄像头捕捉到的动物图像通过细粒度动物识别技术自动分类。 - **价值体现**：长期跟踪特定物种数量变化趋势，评估生态系统健康状况，并为生态保护政策制定提供科学依据。 ##### 生物多样性研究 - **应用场景**：研究人员利用该技术快速准确地鉴定采集样本中的动物种类。 - **价值体现**：显著提升物种识别的速度和准确性，促进生物多样性的深入探索与理解。 ##### 野生动物管理 - **应用场景**：动物园或保护区监控并分析动物的行为模式及活动范围。 - **价值体现**：帮助管理人员制定更合理的饲养计划，提高动物福利水平。 ##### 农业与畜牧业 - **应用场景**：农民通过手机拍摄家畜照片上传至云端进行疾病检测和害虫识别。 - **价值体现**：及时发现并处理问题，减少经济损失，保障农业生产效率和质量。 ##### 医学影像分析 - **应用场景**：医生将患者的医学图像上传至系统，借助算法辅助诊断病变位置与类型。 - **价值体现**：提高疾病诊断的准确性和工作效率，减轻医护人员的工作负担。 #### 技术支持与服务模式 细粒度动物识别技术提供多种服务形式以满足不同用户需求： - SaaS（软件即服务）: 用户无需安装任何程序即可通过互联网访问和使用相关功能。 - PaaS（平台即服务）: 开发人员可以在平台上开发、运行及管理应用程序，简化应用部署流程。 - AaaS (API as a Service): 通过接口提供细粒度动物识别能力，便于集成到其他系统中使用。 - MaaS (模型作为服务)：用户可以直接调用预训练好的模型进行预测分析而不必了解其具体实现细节。 #### 总结 随着技术不断进步和完善，细粒度动物识别将发挥越来越重要的作用。它不仅有助于我们更好地认识自然环境和生态系统，还能为多个行业带来显著的社会经济效益和发展机遇。
     
  • 深度学习在鸟类细粒度分类中的应用：一次简单的探索：鸟类的细粒度分类。了解更多详情请访问 https://www.kaggle...
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    本文探讨了利用深度学习技术进行鸟类细粒度分类的研究与实践，旨在提高不同种类鸟类识别的准确性。详情参见Kaggle相关页面。 深度学习在鸟类细粒度分类中的简单尝试：本段落探讨了利用深度学习技术进行鸟类的精细分类问题。详情可参考相关文献或数据集分享平台上的项目资料。
     
  • 基于BERT的细粒度情感分类：BERT-Sentiment系统
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    BERT-Sentiment系统是一款采用深度预训练模型BERT进行细粒度情感分析的应用。它能够精准地识别并分类文本中的正面、负面及中性情绪，广泛应用于社交媒体监控、产品评论分析等领域，有效提升了情感分析的准确性和效率。 使用BERT的细粒度情感分类 此存储库包含用于获取结果的代码。可以通过运行run.py来执行各种配置下的实验。 首先，在一个干净的virtualenv中安装所需的python软件包： ``` pip install -r requirements.txt ``` 用法如下： - 使用命令行参数`-c`或`--bert-config`指定预训练BERT配置。 - 通过添加选项`-b`或`--binary`来使用二元标签，忽略中性情感。 - 添加选项`-r`或`--root`仅使用SST的根节点数据。 - 使用选项`savesave（原文中的“--save”后有逗号误标为saves，这里理解为包含此参数）保存模型。
     
  • 各类食品的营养成分.csv
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    本数据集包含了各种常见食品的详细营养信息，包括热量、蛋白质、脂肪及维生素等成分含量，便于用户进行健康饮食规划和营养分析。 常见食品的营养成分数据集包含一个CSV文件，其中记录了300多种食物及其对应的卡路里、脂肪、蛋白质、饱和脂肪、碳水化合物和纤维含量等信息。此外，这些食物还被分类为甜点、蔬菜、水果等多种类别。“t”表示微量（微量）。