如何进行图像分类？

图像分类是指将输入的图像分为不同的类别或标签。下面是进行图像分类的一般步骤：

数据收集和准备：收集并准备用于训练和测试的图像数据集。数据集应包含各个类别的图像，并进行标注。
数据预处理：对图像进行预处理，包括图像缩放、裁剪、旋转、灰度化等操作，以便提高分类算法的准确性。
特征提取：从图像中提取有用的特征。常用的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
特征选择和降维：根据特征的重要性选择最具代表性的特征，并进行降维处理，以减少计算复杂度和提高分类效果。
模型选择和训练：选择适合图像分类的模型，如卷积神经网络（CNN）。使用训练数据集对模型进行训练，优化模型的参数和权重。
模型评估和调优：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算分类准确率、召回率等指标。根据评估结果进行模型调优，如调整模型结构、超参数等。
预测和应用：使用训练好的模型对新的图像进行分类预测。可以将图像分类应用于各种场景，如图像搜索、智能安防、医学影像分析等。

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高光谱图像分类综述_高光谱图像样本进行扩增

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【图像分类】如何转化模型文件

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结合人类视觉注意力进行图像分类

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使用PyTorch进行小样本学习的图像分类

近年来，基于深度学习的模型在目标检测和图像识别等任务中表现出色。像ImageNet这样具有挑战性的图像分类数据集，包含1000种不同的对象分类，现在一些模型已经超过了人类水平上。...它涉及到在只有少数训练样本和监督数据的情况下对新数据进行分类。只需少量的训练样本，我们创建的模型就可以相当好地执行。考虑以下场景:在医疗领域，对于一些不常见的疾病，可能没有足够的x光图像用于训练。...例如，如果我们想要对某种鸟类进行分类，则基础数据集可能包含许多其他鸟类的图片。...，通过 softmax 进行分类分类结果的交叉熵损失通过 CNN 反向传播更新特征嵌入模型匹配网络可以通过这种方式学习构建图像嵌入。...，对每个文本输入进行标记，并运行模型的正传播获得图像和文本的特征。

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如何用PyTorch训练图像分类器

how-to-train-an-image-classifier-in-pytorch-and-use-it-to-perform-basic-inference-on-single-images-99465a1e9bf5 如果你刚刚开始使用PyTorch并想学习如何进行基本的图像分类...它将介绍如何组织训练数据，使用预训练神经网络训练模型，然后预测其他图像。为此，我将使用由Google地图中的地图图块组成的数据集，并根据它们包含的地形特征对它们进行分类。...我会在另一篇文章中介绍如何使用它（简而言之：为了识别无人机起飞或降落的安全区域）。但是现在，我只想使用一些训练数据来对这些地图图块进行分类。下面的代码片段来自Jupyter Notebook。...如果你使用云端虚拟机进行深度学习开发并且不知道如何远程打开notebook，请查看我的教程。组织训练数据集 PyTorch希望数据按文件夹组织，每个类对应一个文件夹。...首先，我们必须冻结预训练过的层，因此在训练期间它们不会进行反向传播。然后，我们重新定义最后的全连接层，即使用我们的图像来训练的图层。

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使用 CLIP 对没有任何标签的图像进行分类

深度图像分类模型通常在大型带注释数据集上以监督方式进行训练。尽管模型的性能会随着更多注释数据的可用而提高，但用于监督学习的大规模数据集通常难以获得且成本高昂，需要专家注释者花费大量时间。...在本节中，我将概述 CLIP 架构、其训练以及生成的模型如何应用于零样本分类。模型架构 CLIP 由两个编码器模块组成，分别用于对文本和图像数据进行编码。...通过自然语言监督进行训练尽管之前的工作表明自然语言是一种可行的计算机视觉训练信号，但用于在图像和文本对上训练 CLIP 的确切训练任务并不是很明显。我们应该根据标题中的文字对图像进行分类吗？...我们如何在没有训练示例的情况下对图像进行分类？ CLIP 执行分类的能力最初看起来像是一个谜。鉴于它只从非结构化的文本描述中学习，它怎么可能推广到图像分类中看不见的对象类别？...有趣的是，CLIP 在卫星图像分类和肿瘤检测等复杂和专门的数据集上表现最差。少样本: CLIP 的零样本和少样本性能也与其他少样本线性分类器的性能进行了比较。

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首先你们需要使用 mxnet-full 包来搭建环境，然后你们可以在图像分类的实例和目标侦测的实例上尝试下。（目标侦测的实例我们将在下一次的博客中公布演示）。...图像分类实例在这部分，你将使用预训练的图像分类模型做推理。这个例子使用了 ResNet152 模型。你可以使用这个脚本来下载这个模型文件。以下是重建这个例实例需要导入的库。 ?...输入形状是输入图像的形状。输入的矩阵是 224*224 像素大小的三个信道。 ? 在我们挑选和整理好我们所有的输入后，我们创建了一个图像分类器目标，使用它来加载图像。然后我们开始在样本图像上做分类。...这个区域是选择性的，未分类顺序的预测会是默认选项。一旦完成这一步，我们只需打印显示输出。 ? 结果结束上一步后，你将看到类似于以下的输出（这儿我们使用了一张哈巴狗的图像）： ? ?...总结这次简单的试验后，你应当能够使用 MXNet Scala API 接口创建一个图像分类器。你能在 MXNet 项目资源库的 Scala 推理图像分类器实例中找到更多有关这个实例的代码信息。

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