摸索了一下,imagenet2012下载,跟大家分享一下 用迅雷会员加速都可以下载,有的用百度云也可以离线下载 http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_test.tar http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_val.tar http://www.image-net.org/challenges/LSV

imagenet 种子 迅雷打开验证集http://academictorrents.com/download/5d6d0df7ed81efd49ca99ea4737e0ae5e3a5f2e5.torrent训练集http://academictorrents.com/download/a306397ccf9c2ead27155983c254227c0fd938e2.torrent 数据集处理: 下载后得到2个 .tar 文件,为了防止文件损坏,使用md5校验 验证集校验: md5sum ILS

ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)分类比赛.AlexNet 2012年冠军(top-5错误率16.4%,额外数据15.3%,8层神经网络).VGGNet 2014年亚军(top-5错误率7.3%,19层神经网络).Google Inception 2014年冠军(top-5错误率6.7%,22层神经网络).ResNet 2015年冠军(top-5错误率3.57%,152层神经网络).人眼错误率5.1%.卷积神经网络基

上次 踩坑日志之一 遗留的问题终于解决了,所以作者(也就是我)终于有脸出来写第二篇了. 首先还是贴上 卷积算法的示例代码地址 :https://github.com/tensorflow/models   这个库里面主要是一些常用的模型用tensorflow实现之后的代码.其中我用的是 models/tree/master/tutorials/image/cifar10 这个示例,上一篇也大致讲过了. 关于上次遇到问题是: 虽然训练了很多次,但是每次实际去用时都是相同的结果.这个问题主要原因是

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

1. 下载训练.验证.测试数据和 VOCdevkit,下载地址: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.ta

具体代码见https://github.com/zhiyishou/py-faster-rcnn 这是我对cup, glasses训练的识别 faster-rcnn在fast-rcnn的基础上加了rpn来将整个训练都置于GPU内,以用来提高效率,这里我们将使用ImageNet的数据集来在faster-rcnn上来训练自己的分类器.从ImageNet上可下载到很多类别的Image与bounding box annotation来进行训练(每一个类别下的annotation都少于等于image的个数

医学图像识别的问题 如果将CNN应用于医学图像,首要面对的问题是训练数据的缺乏.因为CNN的训练数据都需要有类别标号,这通常需要专家来手工标记.要是标记像ImageNet这样大规模的上百万张的训练图像,简直是不可想象的. 因为CNN的参数多,必须依靠大规模的训练数据才能防止过度拟合(Over Fitting).在数据量少的情况下,有两种解决方案:一个叫Data Augmentation.就是依赖现有的图像,通过旋转,平移,变形等变化,产生更多的图像.二是使用转移学习(Transfer Learn

2.1.2 下载CIFAR-10 数据 python cifar10_download.py # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. #

updated@2018-12-07 15:22:08 官方下载地址:http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nonpub-downloads ,需要"非.com结尾的邮箱注册的账号" 也可以从网盘下载,链接:https://pan.baidu.com/s/17gQSrqD2j921HEMYVGVZ7Q 密码:28fj (注:此网盘分享目录中没有test和train的image,因为都比较大,没有传) 下面听我啰嗦一下: 分类和定位

http://3g.163.com/all/article/DM995J240511AQHO.html 选自the Gradient 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 计算机视觉领域常使用在 ImageNet 上预训练的模型,它们可以进一步用于目标检测.语义分割等不同的 CV 任务.而在自然语言处理领域中,我们通常只会使用预训练词嵌入向量编码词汇间的关系,因此也就没有一个能用于整体模型的预训练方法.Sebastian Ruder 表示语言模型有作为整体预训练模型的潜质,它能由浅

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/I5XgYrPCCGyfV2qTI0sJhQ 深度神经网络自出现以来,已经成为计算机视觉领域一项举足轻重的技术.其中,ImageNet 图像分类竞赛极大地推动着这项新技术的发展.精确计算水平取得了稳步的增长,但颇具吸引力的模型应用尚未得到合理的利用. 本文将综合分析实际应用中的几项重要指标:准确度.内存占用.参数.操作时间.操作次数.推理时间.功耗,并得出了以下几项主要研究结论: 功耗与批量大小.体系结构无关: 准确度与推理时间呈

import tensorflow as tfimport osimport tarfileimport requests #inception模型下载地址inception_pretrain_model_url = 'http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz' #模型存放地址inception_pretrain_model_dir = "inception_model"i

http://www.sohu.com/a/164171974_741733   本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接,其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”,也有适用于老司机的论文代码实现,包括 Attention Based CNN.A3C.WGAN等等.所有代码均按照所属技术领域分类,包括机器视觉/图像相关.自然语言处理相关.强化学习相关等等.所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术,那么就快快收藏本文吧! PyTorch 是什么? PyTorch即 Torc

前言 深度学习在图像处理.语音识别.自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算.如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端. 由于智能终端CPU和内存资源有限,为了提高运算性能和内存利用率,需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法.TensorFlow版本增加了对Android.iOS和Raspberry Pi硬件平台的支持,允许它在这些设

image_test.py import argparse import numpy as np import sys import os import csv from imagenet_test_base import TestKit import torch class TestTorch(TestKit): def __init__(self): super(TestTorch, self).__init__() self.truth['tensorflow']['inception_v

上代码: import tensorflow as tf import os import tarfile import requests #inception模型下载地址 inception_pretrain_model_url = 'http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz' # inception_pretrain_model_url = 'http://download.te

OpenImages V4数据集描述1)这个v4数据集主要有两种用途:对象检测及分类,意思是说可以用这个数据集训练出对象检测模型,用于识别图像中的对象类别及位置边框.视觉关系检测,比如你用这个v4数据集训练好一个模型,然后给模型一张图,模型会告诉你“女人在弹吉它”. 2)根据上面说的两个用途,google已经贴心的为你把这个数据集分成两份(共9,011,219张图,这两种数据集的图片不是互斥的,它们有相同的图片),每份又分成了训练集,验证集,测试集. 3)所有作用于对象检测及分类的图片主要特性是

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