图像分类导论:从模型设计到端到端

书籍:An Introduction to Image Classification:From Designed Models to End-to-End Learning

作者:Klaus D. Toennies

出版:Springer Singapore

书籍下载-《图像分类导论》图像分类的传统方法包括在特征空间中进行特征提取和分类。目前最先进的方法采用深度神经网络进行端到端学习,其中特征提取和分类已集成到模型中。icon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s/0r7qz2j7JnOWryzpHbRdIA

01  书籍介绍

图像分类是计算机视觉任务中至关重要的组成部分,且具有很多应用。图像分类的传统方法包括在特征空间中进行特征提取和分类。目前最先进的方法采用深度神经网络进行端到端学习,其中特征提取和分类已集成到模型中。理解传统图像分类很重要,因为其许多设计概念与神经网络的组件直接对应。了解这些知识有助于揭示这些网络的行为,这些行为乍一看可能很复杂。

本书从介绍用于模型驱动的特征提取和分类的方法开始,包括用于从图像中提取高级语义的基本计算机视觉技术。然后简要概述了使用生成和判别分类器的概率分类。接下来,将神经网络表示为一种直接从标记样本图像中学习分类模型的方法,同时讨论了网络的各个组件。探讨了网络组件与传统设计模型之间的关系,并解释了用于规范模型训练的不同概念。最后,本书的结尾部分涵盖了分析网络学到了什么的各种方法。

图像分类的主题表现为经过精心策划的一系列步骤,这些步骤逐渐加深了对完全可训练分类器工作原理的理解。Python/Keras/Tensorflow 中的实践练习旨在允许对这些概念进行实验性探索。在每一章中,将简要介绍 Python 模块中的合适函数,为学生提供进行这些实验所需的工具。

02  作者简介

Klaus D. Toennies是德国马德堡奥托·冯·格里克大学计算机科学的退休教授。从 1998 年到 2022 年,他领导了奥托·冯·格里克大学的计算机视觉组。自 2022 年以来,他一直担任索非亚技术大学德国工程学院的客座教授,致力于为该学院的计算机科学课程开发人工智能教学大纲。

Toennies教授撰写了多本著作和许多关于医学图像的图像处理、计算机视觉和图像分析主题的期刊论文,包括施普林格出版的《医学图像分析指南》。

03  书籍大纲

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/577914.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

怎么提高职场辩论的口才能力的方法

提高职场辩论的口才能力是一个综合而复杂的过程,涉及知识积累、技巧学习、实践锻炼等多个方面。以下是关于如何提高职场辩论口才能力的详细分析和建议。 一、引言 在职场中,良好的口才能力对于个人职业发展具有重要意义。优秀的口才不仅能够提升个人的…

日志分析简单总结

1、分析日志的目的 误报:不是攻击而上报成攻击 漏报:是攻击而没有防御的情况 日志分析可以判断是否误判或者漏判,可以溯源攻击行为 在护网作为防守方必备的技能(分析NGAF和态势感知,发现异常) 2、攻击出现…

C++进阶--智能指针

智能指针的概念 智能指针是C中的一个重要概念,用于管理动态分配的对象内存。它是一个类模板,通过封装原始指针,并在对象生命周期结束时自动释放内存,从而避免了内存泄漏和资源管理的繁琐工作。 C标准库提供了多种常见的智能指针…

el-date-picker 禁用时分秒选择(包括禁用下拉框展示)

2024.04.26今天我学习了对el-date-picker进行禁用时分秒, 在使用el-date-picker组件的时候,我们有可能遇到需要把时分秒的时间固定,然后并且不能让他修改: 1714120999296 比如右上角的这个时间,我们要给它固定是‘08:…

Open3D(C++) 最小二乘拟合多项式曲线

目录 一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。 一、算法原理 多项式曲线表示为: p ( x ) =

使用Screenshots安装Fedora 40版本详细教程

Fedora 40是Fedora操作系统的最新版本,于 2024 年 4 月 23 日发布,是一个社区支持的 Linux 发行版,以其创新功能、领先技术和活跃的社区支持而闻名。 在本指南中,我们将引导您完成安装Fedora 40 Server的分步过程,确保…

SystemUI KeyButtonView setDarkIntensity 解析

继承自 ImageView KeyButtonDrawable intensity为0时按键颜色为白色。 intensity为1时黑色为的调用堆栈: java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method int java.lang.String.length() on a null object referenceat com.android.systemui.…

Linux网络编程---多路I/O转接服务器(一)

多路I/O转接服务器 多路IO转接服务器也叫做多任务IO服务器。该类服务器实现的主旨思想是,不再由应用程序自己监视客户端连接,取而代之由内核替应用程序监视文件。 主要使用的方法有三种:select、poll、epoll 一、select多路IO转接 让内核去…

Java 网络编程之TCP(三):基于NIO实现服务端,BIO实现客户端

前面的文章,我们讲述了BIO的概念,以及编程模型,由于BIO中服务器端的一些阻塞的点,导致服务端对于每一个客户端连接,都要开辟一个线程来处理,导致资源浪费,效率低。 为此,Linux 内核…

边缘计算在视频监控领域的应用

一、边缘计算在视频监控领域的应用 运用边缘计算解决视频监控问题,可以带来许多优势。以下是一些具体的应用示例: 实时分析与处理:在视频监控系统中,边缘计算盒子可以实时处理和分析视频流,实现对监控画面的智能识别…

BGP选路实验(锐捷)---AS-PATH选路

实验拓扑图 基本配置如图所示 要求:R8上利用loopback口建立多个分段ip,利用bgp选路原则让双网段数据通过R6转发,单网段数据通过R7转发,这里添加as-path号建议添加自己的bgp所属的as号,以防止修改as-path后影响as-path…

❤️新版Linux零基础快速入门到精通——第二部分❤️

❤️新版Linux零基础快速入门到精通——第二部分❤️ 非科班的我!Ta!还是来了~~~2. Linux基础命令2.1 类Unix系统目录结构2.2 Linux目录结构2.2.1 Linux用户目录2.2.2 Linux目录练习 2.3 Linux 命令入门2.3.1 命令基础2.3.1.1 help2.3.1.2 man(manual)2.…

Windows Vscode ModuleNotFoundError: No module named

故障现象: Windows Vscode 经常会遇到模块路径查找失败的异常。 如运行2_from_import_test.py后,报错: 发生异常: ModuleNotFoundError No module named programmer File "D:\leolab\programmer\2_from_import_test.py", line 8…

虚拟机VMware下ROS Neotic(Ubuntu 20.04)下安装OpenCV

一、ROS安装 ROS的官方安装步骤: 1、noetic / Ubuntu 20.04 : http://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu 2、melodic / Ubuntu 18.04: http://wiki.ros.org/melodic/Installation/Ubuntu 3、kinetic / Ubuntu 16.04: http:…

C语言:一维数组、二维数组、字符数组介绍

数组 介绍一维数组定义应用方法初始化 举例示例结果 二维数组定义应用方法初始化 举例示例结果 字符数组定义应用方法初始化 举例示例结果分析 介绍 在C语言中,数组是一种基本的数据结构,用于存储一系列相同类型的数据。数组可以是多维的,最…

phpstorm 设置变量,自动补全代码

效果 进入设置->实时模板->PHP->添加 添加动态模板->完善写法 定义->选择PHP->应用就行

什么是宏观经济的先行指标、同步指标与滞后指标

宏观经济波动是一种周期性的繁荣、衰退、萧条、复苏循环变化过程,在这种变动中,不同经济指标的变动并非总与宏观经济运行步调一致。按统计指标变动轨迹与宏观经济变动轨迹的时间关系,可以将其划分为先行指标、同步指标和滞后指标。 一、概念和作用 先行…

JetBrains CLion v2023.3.4 激活版 (C/C++ 集成开发IDE)

前言 JetBrains CLion是一款跨平台的C/C集成开发环境,由JetBrains公司推出。其最新版本支持C14几乎完全,并初步支持C17,使得编写代码更加便捷。CLion还提供了Disassembly view(反汇编视图),即使没有源代码…

《欢乐钓鱼大师》攻略:怎么在竞标赛中获得高分?

《欢乐钓鱼大师》锦标赛是游戏中的一项激动人心的钓鱼比赛活动,而在这场比赛中,如何获得高分成为了每位钓手追求的目标。在这篇攻略中,我们将为您详细介绍如何通过优化鱼竿、管理体力、利用buff和词条以及前期准备等方面来提高您在锦标赛中的…

信号分解 | RLMD(鲁棒性局部均值分解)-Matlab

分解效果 RLMD(鲁棒性局部均值分解) RLMD(鲁棒性局部均值分解)-Matlab 代码实现 % %% 清除所有变量 关闭窗口 clc clear all close all%% 导入数据 % data = xlsread(Data.xlsx);%% 输入信号%% RLMD分解 %参数进行设置 % options.display =