图像识别，模型训练

农作物病害分类图像数据集，训练图像总数为32768张，验证图像总数为4992张

Covid预后 该存储库包含用于复制以下论文的代码： 我们还提供了MoCo预培训过程中的模型，供有兴趣根据自己的数据进行微调的小组使用。 在使用此代码或预先训练的模型之前，请查阅。 安装 首先，按照安装PyTorch。 然后，导航到CovidPrognosis根目录并运行 pip install -e . 之后，您应该可以在cp_examples运行示例。 用法 对于预训练，您需要下载或数据集。 下载数据后，将路径添加到configs/data.yaml ，并且应将其用作默认路径。 cp_examples目录包含三个子目录，分别对应于本文中的培训阶段： moco_pretrain ：动量对比度（MoCo）预训练（例如，使用MIMIC，CheXpert或同时使用两者） sip_finetune ：对单图像预测任务（即，单图像不良事件预测或氧气需求预测）的sip_finetune模型进行微调 mip_finetune ：针对多图像预测任务的mip_finetune模型的微调 我们的代码建立在框架之上。 为公共X射线数据集设置了MoCo预训练和SIP微调的示例脚本-由于考

matlab椭圆分割代码乐高搜索 该代码是在 MATLAB 中编写的，用于计算训练图像上蓝色矩形 (numA) 的数量和红色正方形 (numB) 的数量。 初始化代码： 下载存储库lego-searching 在MATLAB中打开initialize.m，选择要处理的训练图像，即train__.jpg 运行脚本 程序： 将图像下载为 I=imread('filename') 并调用 lego_count(I) 函数 使用 K-Means Clustering 将图像分割成不同的颜色 确定哪些簇包含蓝色和红色 分别选择包含最多蓝色和红色元素的蓝色和红色簇 使用 Canny 边缘检测器检测红色和蓝色的边缘 对象的膨胀和填充Kong 应用分水岭法分离接触对象并确定对象边界 计算每个识别对象的属性（面积、周长等） 将每个对象分类为正方形/矩形/圆形/三角形 如果蓝色物体是长方形或红色物体是正方形，那么我们可以根据物体的周长和面积属性来判断物体是蓝色长方形还是红色正方形 计算属于这些类别的对象 参考： 标题：Matlab：基于颜色的分割作者：user2916044 日期：2014 年 9 月 5

今天小编就为大家分享一篇使用PyTorch训练一个图像分类器实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

BlenderProc 用于真实感训练图像生成的程序化Blender管道。 查看我们的（我们会不时对其进行更新）和我们在RSS 2020上发布的关于sim2real传输的。 概述视频 BlenderProc还有一个完整的。 BlenderProc还有一个扩展的介绍视频，它涵盖了基础知识和一些背景故事，以及它们的开始方式。 可以在找到。 内容 一般 通常，一条管线的运行首先加载或构建3D场景，然后在该场景内设置一些相机位置，并为每个图像渲染不同类型的图像（rgb，距离，法线等）。 混合器管道由不同的模块组成，其中每个模块在描述的过程中执行一个步骤。 通过.yaml文件选择，订购和配置模块。 要运行Blender管道，只需调用主目录中的run.py脚本以及所需的配置文件和任何其他参数即可。 可以在相应的示例文件夹中找到示例性config.yaml 。 python run.py c

PyTorch中的ImageNet培训 这将对ImageNet数据集上的流行模型架构（例如ResNet，AlexNet和VGG）进行训练。 要求 安装PyTorch（ ） pip install -r requirements.txt 下载ImageNet数据集并将验证图像移动到带标签的子文件夹中 为此，您可以使用以下脚本： : 训练 要训​​练模型， main.py使用所需的模型架构和ImageNet数据集的路径运行main.py ： python main.py -a resnet18 [imagenet-folder with train and val folders] 默认学习率计划从0.1开始，每30个时代衰减10倍。 这对于ResNet和具有批处理归一化的模型是合适的，但对于AlexNet和VGG来说太高了。 使用0.01作为AlexNet或VGG的初始学习率：

LeNet、图像二分类

深圳电信培训中心的徐海蛟博士教学用的真正的Corel-5K图像数据集。5000张图片，标注词，训练数据，测试数据。特征提取说明。吐血奉献！ 这是真正的Corel-5K图像集，共包含科雷尔（Corel）公司收集整理的5000幅图片，故名：Corel-5K，童鞋们可用于科学图像实验：分类、检索等。Corel-5k数据集是图像实验的事实标准数据集。 Corel图像库是科雷尔（Corel）公司收集整理的较为丰富的图像库涵盖多个主题。Corel图像库由若干个CD组成，每个CD包含100张大小相等的图像，可以转换成多种格式。每张CD代表一个语义主题，例如有公共汽车、恐龙、海滩等。 Corel-5k自从被提出用于图像标注实验后，已经成为图像实验的标准数据集，被广泛应用于标注算法性能的比较。Corel5k由50张CD组成，包含50个语义主题。 Corel-5k图像库通常被分成三个部分： 4000张图像作为训练集，500张图像作为验证集用来估计模型参数，其余500张作为测试集评价算法性能。使用验证集寻找到最优模型参数后4000张训练集和500张验证集混合起来组成新的训练集。 该图像库中的每张图片被标注1~5个标注词，训练集中总共有374个标注词，在测试集中总共使用了263个标注词。 童鞋们自己去提取相关低层视觉特征：Rgb Lab Hsv Sift Gist HOG等等。 童鞋们完成 svm knn adaboost 逻辑回归 随机森林 mimlsvm mimlknn mimlboost 自定义算法 等等多类与多标签实验吧。Go, ...

如何构造金属伪影，我做了一些处理，并批量构造了数据集。这里面有我的程序，读者可以通过修改路径自己进行构造。程序中的伪影效果是我对硬化效应的理解