5.11、缺陷分类实战--卷积神经网络模型搭建

炮哥带你学 2023-01-13 03:31:45

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5.11、缺陷分类实战--卷积神经网络模型搭建	搭建可以进行分类的卷积神经网络模型并进行训练

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谦虚且进步 2022-10-29

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loss应该是categorical_crossentropy，不是binary二分类吧

炮哥带你学 2022-10-29

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@谦虚且进步 <p>这里应该是输入的时候出现了错误，谢谢指正</p>

文章作者：辛俊波腾讯高级研究员编辑整理：Hoh Xil内容来源：作者授权出品平台：DataFunTalk导读：在上一篇文章"推荐系统中的深度...

针对无人机图像背景复杂、分辨率高、目标尺度差异大等特点，基于实时性和准确性均衡的单阶段目标检测算法YOLOv5，本章提出了一种实时目标检测算法YOLOv5sm+，力图解决其深度宽度不均衡、分类精度、实时性不足等问题。首先为解决无人机图像目标尺度差异大、小目标检测率低的问题，分析了深度模型中模型深度和宽度对无人机图像检测的性能增益，提出了可显著提高感受野的混合残差空洞卷积模块，并结合无人机图像特点对YOLOv5s模型针对性改进，设计了YOLOv5sm模型。其次为进一步优化改进模型的实时性与识别率，

问题，但鸟瞰图往往是非常稀疏的，这使得直接应用卷积神经网络不切实际和低效的。随着GPU和芯片制造的飞速发展，以及深度学习算法的出现，基于图像的算法能够获得用于确定目标和理解的高层次语义信息。但是在深度学习中需要更为复杂的数据形式。激光雷达是激光在光波频率范围内利用光波频段电磁波对目标进行探测和测距的仪器，然后将其接收到的信号与发射信号进行比对，获取目标位置（距离、方位和高度）、时，还需要依据高精度地图和GPS惯性导航设备进行定位和校准车身姿态，是环境感知系统中重要的一环，为下一步路径规划和决策做基础。

基于深度学习的人脸表情识别（开心、悲伤、生气三个类别，ResNet网络）

指标算法是一种特征被强化的完全无参考图像质量评价方法，从多个角度提取自然图像中的特征，学习并构造多元高斯模型(Multivariate Gaussian, MVG)，利用得到的。知，原YOLOv5网络中的CSP模块都被G-bneck模块替代，而Neck中的Conv层也被DWConv层做替代，由于本文的研究对象是航拍图像，为了增加对小目标的检。要性，有利于提高模型的泛化性，但是对批次大小的要求较为苛刻，当批次大小的取值较小时，模型的错误率较高，严重影响实验的效果。根据工作环境及设备配置。

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