今天新出了一篇很有意思的文章，来自香港大学、牛津大学、字节跳动的研究人员对合成数据是否对图像分类有帮助进行了细致研究，相信结论会给我们一些启发。...，大家都并不陌生，对图像进行几何变换（旋转、裁剪、翻转），对比度拉伸，甚至图像的混合，已被证明对图像分类有帮助。...但作者此处研究的是对近年来大火的图像生成模型得到的合成数据，这个领域发展很快，出现了很多生成质量很高的基于文本生成图像的优秀方法，比如扩散模型等，除了生成数据量可以无限，这种生成模型也可以在语义层次方便的增加合成数据的多样性...作者通过三个角度来研究基于“文本-图像”这种生成方法得到的合成数据是否对图像分类有帮助，包含对零样本图像分类、少样本图像分类、迁移学习。...零样本（zero-shot）图像分类，训练集不含要分类的类别，但有新类别的描述，以下表格是作者在17个数据集上的测试结果（具体实验方法可以查看原文）： 可以发现性能获得了大幅提升，top-1精度平均提升了
，直接应用到某款手机的评论数据的情感分类中，也达到了81.96%准确率！...非线性特征的引入 前面已经提及过，真实的人脑情感分类实际上是严重非线性的，基于简单线性组合的模型性能是有限的。所以为了提高模型的准确率，有必要在模型中引入非线性。...语言系统是相当复杂的，基于情感词典的文本情感分类只是一个线性的模型，其性能是有限的。 在文本情感分类中适当地引入非线性特征，能够有效地提高模型的准确率。...经过笔者的测试，基于深度神经网络的情感分析模型，其准确率往往有95%以上，深度学习算法的魅力和威力可见一斑！...事实上，对于图像处理来说，已经有一套成熟的方法了，叫做卷积神经网络（CNNs），它是神经网络的一种，专门用来处理矩阵输入的任务，能够将矩阵形式的输入编码为较低维度的一维向量，而保留大多数有用信息。
视频：TensorFlow2.0正式版发布。 使用 TensorFlow 2.0 进行模型构建 TensorFlow 2.0 使得 ML 应用的开发更加方便。...因此，谷歌推出了 TensorFlow Datasets，从而为包含图像、文本、视频等各类数据的众多数据集提供一个标准访问界面。...指南地址：https://www.tensorflow.org/guide/migrate 谷歌表示，在 TensorFlow2.0 的开发中，开发团队和其他合作伙伴进行广泛的沟通。...例如，TensorFlow2.0 帮助谷歌新闻部门部署了一个 BERT 模型，显著减少了内存占用。...tf.lite: lite.OpHint, lite.experimental 和 lite.constant 都被移除了。 此外还有一系列 Bug 修复和其他改进。
MobileNet模型 MobileNet是谷歌为移动终端设备专门设计的高效深度神经网络模型，整个模型的参数量以及运算量都控制的比较小，并且在图像分类和物体检测等任务上均有着非常不错的效果。...在预处理数据的实践过程中，我们用的比较多的有两种方式： 1.分工筛选分类 把收集到的图片数据分成好几批，每个人认领一批，所谓人多力量大在这里就体现的淋漓尽致了。...2.欠拟合 训练时的准确率比较低，不能收敛到一个满意的准确率水平。很多时候可以通过调整学习率、增加训练次数和减少正则化参数等等调节超参数的手段就可以解决。.../lite/examples)，以iOS平台为例，首先是加载模型和图像分类信息： NSString* graph_path = FilePathForResourceName(model_file_name...GPU加速模型 虽然借助Tensorflow平台和Tensorflow Lite，模型已经可以在终端工作起来做图像识别分类了，但是Tensorflow Lite是基于CPU去做推断预测的，推断预测的速度不够理想
有了现成的教程，我对实现狗狗的图像识别信心满满，认为重点在于信息的展示及狗狗信息的收集。...经过人眼观察，送到ImageClassifier的bitmap中狗狗的图像还是很明显的。 确认模型问题。...将我训练出来的mobilenet模型放到TensorFlow for Poets 2: Android的示例代码中，工作正常，虽然准确率不高，但至少top 1的概率大于0.4。可以确认模型没有问题。...这一下子又陷入了困顿，有一阵子甚至开始怀疑人生：识别静态照片和camer流中一帧图像难道有本质区别吗？...Tensorflow Lite出现这样一个问题也真是匪夷所思，同样的输入和同样的处理，输出结果却不同，真的颠覆了我对编程的理解。 ? 当年爱因斯坦面对量子力学，提出了“上帝是在执骰子吗？”的疑问。
基于 Transformer 的架构通常在各种与图像相关的任务中带来显著的改进。除了图像之外，它们还推动了视频理解领域的重要研究，取得了有前途的成果。...这与人类感知中的图像识别类似，作者在执行某些任务（如检测熟悉物体）时比执行更困难的任务（如分类被遮挡的物体）更快[29]。...为了估计这种置信度，作者使用了一个轻量级的模型（MovicNet[19]），其准确性较低但速度非常快。...在仅损失0.6%的准确率的情况下，LITE将GFLOPs减少了50%以上——这是一个优秀的折衷方案。...这表明， Backbone 网络的准确性较低会导致噪声或acle，从而影响LITE的整体性能。
机器之心报道 机器之心编辑部 我们都知道，谷歌在 2019 年 5 月推出了一种用于图像分类的新模型——EfficientNet，该模型在使用更少参数、消耗更少算力的情况下，达到了目前图像分类 SOTA...EfficientNet-Lite 与目前流行的图像分类模型对应量化版本的性能比较如下图所示： ? ? 图 1. 在 Pixel 4 CPU 上开启四个线程时各模型经过 INT8 量化后的性能比较。...然而，这一过程往往涉及复杂的量化感知训练（伪量化），或降低训练后量化模型的准确率。...幸运的是，借助 TensorFlow Lite 中提供的训练后量化流程来对模型进行量化处理，能够在最大程度上降低对其准确率的影响。 其次是异构计算设备带来的问题。...以下为使用 EfficientNet-Lite0 进行图像分类的代码，只需要五行就够了。
而人脸口罩判断模型可实现对人脸是否佩戴口罩的判定，口罩判别准确率达到96.5%，满足常规口罩检测需求。开发者基于自有场景数据还可进行二次模型优化，可进一步提升模型准确率和召回率。...如此高的准确率的背后是大量数据训练的结果，新模型采用了超过十万张图片的训练数据，确保样本量足够且有效。...以下为调用预训练模型的核心代码，其中在当前文件夹下放了一张测试图像： 更重要的是，作为一项完善的开源工作，除了本地推断以外，其还需要考虑如何将模型部署到服务器或移动设备中。...目前，百度提供了两个预训练模型，即服务器端口罩人脸检测及分类模型「pyramidbox_lite_server_mask」、以及移动端口罩人脸检测及分类模型「pyramidbox_lite_mobile_mask...如果需要把口罩人脸检测及分类模型嵌入到手机等移动设备，那么 Paddle Lite 这样的端侧推理引擎能够帮助节省很多工作。
“扫酒标识酒”基于 百度飞桨的AI技术方案 “扫酒标识酒”功能主要用到图像分类的技术，百度飞桨作为源于产业实践的开源深度学习平台，在图像分类方面同样有着极其丰富的AI解决方案资源。...其中飞桨图像分类套件PaddleClas提供了丰富的图像分类模型资源，覆盖ResNet_vd、MobileNetV3等23种系列的分类网络结构以及对应的117个分类预训练模型，用户可根据自己的需求，针对不同场景选择相应的模型进行训练使用...同时采用飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite实现移动端轻量化部署和高效预测，最终在测试数据上达到了超过97%的识别准确率。 案例实现过程详尽回放 1....，引入了ResNet的残差结构（bottleneck），精度相对于MobileNetV1有较大提升，图3对比了3种模型的子结构。...图4 “百瓶App”识别结果 结语 飞桨提供了涵盖丰富模型资源的图像分类套件PaddleClas，针对不同的任务有不同的适配模型，用户可根据自己的需求，针对不同场景灵活选择相应的模型；并且通过飞桨轻量化推理引擎
使用TensorFlow 2.0'层'和'模型'API构建一个简单的神经网络来对MNIST数字数据集进行分类。 简单神经网络（初级）。原始实现简单的神经网络以对MNIST数字数据集进行分类。...构建自动编码器以将图像编码为较低维度并重新构建它。 DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）。...构建深度卷积生成对抗网络（DCGAN）从噪声生成图像。 4 - 通用工具 保存并恢复模型。使用TensorFlow 2.0保存和恢复模型。 构建自定义图层和模块。...了解如何构建自己的'Layer'和'模块并将其集成到TensorFlow 2.0模型中。...代码示例的仓库，仓库包含了TensorFlow2.0的代码示例，推荐下载学习。
本文转载自：机器之心，已授权转载，禁止二次转载 TensorFlow 2.0 Beta 已来，RC 还会远吗？ TensorFlow 发布以来，已经成为全世界最广泛使用的深度学习库。...同时 Tensorflow2.0 也增加了对 Keras 特性的支持，如简化定制化训练循环 API、增加对大部分硬件的分布式策略的支持等。...Tensorflow 产品生态中的核心组件，如 TensorBoard、TensorHub、TensorFlow Lite、和 TensorFlow.js 可以和 Beta 版本一起使用。...TensorFlow 官方提供了一个 Demo 以展示如何用 Beta 版快速处理分类问题。因为整个过程已经通过 API 高度封装了起来，即使我们不懂底层细节，也能快速实现分类模型。...注意 tf.contrib 已经正式删除了，且很多 API 都已经并入 Keras 中，所以整个代码有一种浓厚的 Keras 风格。 !
参与：思源、戴一鸣 TensorFlow 2.0 Beta 已来，RC 还会远吗？ TensorFlow 发布以来，已经成为全世界最广泛使用的深度学习库。...同时 Tensorflow2.0 也增加了对 Keras 特性的支持，如简化定制化训练循环 API、增加对大部分硬件的分布式策略的支持等。...Tensorflow 产品生态中的核心组件，如 TensorBoard、TensorHub、TensorFlow Lite、和 TensorFlow.js 可以和 Beta 版本一起使用。...TensorFlow 官方提供了一个 Demo 以展示如何用 Beta 版快速处理分类问题。因为整个过程已经通过 API 高度封装了起来，即使我们不懂底层细节，也能快速实现分类模型。...注意 tf.contrib 已经正式删除了，且很多 API 都已经并入 Keras 中，所以整个代码有一种浓厚的 Keras 风格。 !
不同大小的 Learn2Compress 模型和全尺寸基线网络在 CIFAR-10（左）和 ImageNet（右）图像分类任务上的准确率。...对于图像分类，Learn2Compress 可以生成适用于移动端应用、具备较好预测准确率的小型快速模型。...基线模型和 Learn2Compress 模型在 CIFAR-10 图像分类任务上的计算成本和平均预测延迟（Pixel phone）。...例如，Fishbrain（钓鱼爱好者社交平台）使用 Learn2Compress 将现有图像分类云模型（大小 80MB+，top-3 准确率 91.8%）压缩成规模较小的移动端模型，大小仅有 5MB，而准确率与之前类似...谷歌将继续改进 Learn2Compress，并扩展至图像分类以外的其他任务。谷歌很期待通过云端的 ML Kit 压缩服务实现这一目标。
参与：思源、戴一鸣 来源：机器之心 TensorFlow 2.0 Beta 已来，RC 还会远吗？ TensorFlow 发布以来，已经成为全世界最广泛使用的深度学习库。...同时 Tensorflow2.0 也增加了对 Keras 特性的支持，如简化定制化训练循环 API、增加对大部分硬件的分布式策略的支持等。...Tensorflow 产品生态中的核心组件，如 TensorBoard、TensorHub、TensorFlow Lite、和 TensorFlow.js 可以和 Beta 版本一起使用。...TensorFlow 官方提供了一个 Demo 以展示如何用 Beta 版快速处理分类问题。因为整个过程已经通过 API 高度封装了起来，即使我们不懂底层细节，也能快速实现分类模型。...注意 tf.contrib 已经正式删除了，且很多 API 都已经并入 Keras 中，所以整个代码有一种浓厚的 Keras 风格。 !
如今TensorFlow 2.0正在摆脱tf.layers，重用Keras 层，可以说如果你使用TensorFlow2.0，那么使用Keras构建深度学习模型是你的不二选择。...当你学会了读取数据和数据增强后，你就需要学会如何使用TensorFlow2.0构建网络模型，在TensorFlow2.0中搭建网络模型主要使用的就是Keras高级API。...如果你是AI小白，想要更好的掌握TensorFlow2.0，建议你使用TensorFlow2.0完成搭建VGG、GoogLeNet、Resnet等模型，这样对你掌握深度学习框架和网络结构更有帮助。...target_size=(48, 48), # 所有图像的分辨率将被调整为48x48 batch_size=32, # 每次读取32个图像...acc和loss可视化结果如下两图，可以看出效果还是比较可以的，上面的代码已经同步到有三AI的GitHub项目，如下第一个。 ? ?
浮窗实时预览效果（镜像显示） 02 算法模块 算法模块负责对输入的手势图片进行分类，并将识别结果返还。此部分的开发流程如下所示。 ? 1....较低延时是手势实时控制游戏的关键。...其中模型输入图片尺寸为120×120×3。最终选择了算法延时小，同时识别准确率较高的模型（序号3），其结构如表2所示。 ? ? 4. 模型保存 在训练过程中，将模型进行保存，用于之后的推理预测。...具体地，在训练时每个epoch都将神经网络的参数进行保存，并评估测试集准确率。训练完成后，选择测试集准确率最高的模型作为预测模型。 5....Android端推理 最后，基于Paddle Lite在Android端加载模型并进行推理预测。 ? 首先我们要编译Android端能够调用的CPP库。本项目中编译的是Paddle Lite。
说到这里小伙伴们可能还是不太明白，那么我们和ARM对比一下，ARM可以理解为比如这有一个迷宫，迷宫有很多进口也有对应的出口，道路中间有很多“暗门”可以走，对ARM芯片做编程就是触发当中一条通路，路是死的...，准确率达98.4%；对于CIFAR-10、SVHN、GTSRB数据集PYN1-Z1能实现每秒1700张图片的分类，延迟2.2毫秒，准确率分别为80.1%、96.69%和97.66%，系统功耗均保持在2.5W...其实部署的思路小伙伴们应该有一些眉目了，就是将自己训练的深度学习模型转换成Paddle Lite模型，然后移植到EdgeBoard开发板上进行测试。接下来我们简单看看是怎样操作的。...api.py edgeboard.py的api示例 configs.classification 分类模型的配置文件目录，同C++示例的配置文件 configs.detection 检测模型的配置文件目录...，同C++示例的配置文件 models.classification 分类模型的模型文件目录，同C++示例的模型文件 models.detection 检测模型的模型文件目录，同C++示例的模型文件
本文运用百度飞桨深度学习框架，分别构建了ResNet50和以MobileNetv1 为骨架的SSD深度神经网络的可回收垃圾分类及检测模型，对可回收垃圾的图像进行分类和目标识别，图像分类识别准确度可以达到...03 模型性能比较 针对垃圾图像数据集，在没有使用Fine Tune迁移学习时，SE_ResNeXt-50在测试集上的准确率为93%；使用迁移学习方案后， SE_ResNeXt-50在测试集上的准确率95%...图12目标识别测试结果 然后，尝试使用树莓派模拟可回收垃圾材料分类机的落地实现，服务器端使用飞桨深度学习框架训练MobileNetv1 SSD 目标识别模型，利用Paddle Lite提供的工具编译模型...github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo 总结与展望 经过实验和分析，该原型机设计基本达到了设计目标，实现了在小区垃圾回收站的可回收垃圾自动分类的效果，单目标垃圾分类准确率为...95%，多目标垃圾识别准确率达63%，说明基于飞桨框架的垃圾图像分类具有较好的应用效果。
本系列将对aymericdamien使用tensorflow2.0编写的示例注释进行翻译，以便大家快速上手。翻译过程中难免有疏漏，如发现错误，希望大家指出，谢谢支持。...一个原始的简单神经网络实现来对MNIST数字数据集进行分类。 卷积神经网络。使用TensorFlow 2.0的“layers”和“model”API构建卷积神经网络对MNIST数字数据集进行分类。...构建一个自编码器，将一个图像编码到一个较低的维度，并重新构建它。 深度卷积生成对抗网络(DCGAN)。构建深度卷积生成对抗网络(DCGAN)以从噪声生成图像。 4. 工具 保存和加载模型。...使用TensorFlow 2.0保存和加载模型。 构建自定义层和模块。学习如何构建自己的层/模块，并将它们集成到TensorFlow 2.0模型中。 5. 数据管理 加载和解析数据。...图像变换(即图像增强)。使用TensorFlow 2.0应用各种图像增强技术，生成用于训练的失真图像。
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