本项目基于Swin-Transformer迁移学习的图像分类,可直接运行。 数据集采用水果五分类数据集(哈密瓜、胡萝卜、樱桃、黄瓜、西瓜),包括1849张训练图片和387张预测图片。 网络训练的时候采用cos 学习率自动衰减,训练...
本项目基于Swin-Transformer迁移学习的图像分类,可直接运行。 数据集采用水果五分类数据集(哈密瓜、胡萝卜、樱桃、黄瓜、西瓜),包括1849张训练图片和387张预测图片。 网络训练的时候采用cos 学习率自动衰减,训练...
基于svit网络对5种网络特征图图像分类数据集的迁移学习项目,包含代码、数据集和训练好的权重文件,经过测试,可以直接运行 【网络】swin-transformer,参数量为8千万左右 【数据集】5种特征图图像分类数据集(0、1...
3.网络训练的过程中,会对数据集的训练集图像求取灰度值的均值和方差,预处理处理包括随机裁剪、中心裁剪等等。网络初始化会自动载入ViT 官方的预训练权重(因为transformer 网络收敛很慢,不经过预训练效果会很差,...
3.网络训练的过程中,会对数据集的训练集图像求取灰度值的均值和方差,预处理处理包括随机裁剪、中心裁剪等等。网络初始化会自动载入ViT 官方的预训练权重(transformer网络收敛很慢,不经过预训练效果会很差,因此本...
基于svit网络对30种曲线图像分类数据集的迁移学习项目,包含代码、数据集和训练好的权重文件,经过测试,可以直接运行 【网络】swin-transformer,参数量为8千万左右 【数据集】30常见小猫种图像分类数据集(classes...
基于svit网络对30种水果图像分类数据集的迁移学习项目,包含代码、数据集和训练好的权重文件,经过测试,可以直接运行 【网络】swin-transformer,参数量为8千万左右 【数据集】30种水果图像分类数据集(芒果、葡萄...
基于svit网络对20常见小猫种图像分类数据集的迁移学习项目,包含代码、数据集和训练好的权重文件,经过测试,可以直接运行 【网络】swin-transformer,参数量为8千万左右 【数据集】20常见小猫种图像分类数据集...
基于svit网络对6种生活垃圾图像分类数据集的迁移学习项目,包含代码、数据集和训练好的权重文件,经过测试,可以直接运行 【网络】swin-transformer,参数量为8676,8849左右 【数据集】6种生活垃圾图像分类数据集...
基于svit网络对151类大型动物图像识别数据集的迁移学习项目,包含代码、数据集和训练好的权重文件,经过测试,可以直接运行 【网络】swin-transformer,参数量为8676,8849左右 【数据集】151种动物图像分类数据集...
基于svit网络对5种常见水果图像分类数据集的迁移学习项目,包含代码、数据集和训练好的权重文件,经过测试,可以直接运行 【网络】swin-transformer,参数量为8676,8849左右 【数据集】五分类的水果数据集(苹果、...
本项目基于Swin-Transformer迁移学习的图像分类,可直接运行。 数据集采用猫狗二分类数据集,包括2180张训练图片和414张预测图片。 网络训练的时候采用cos 学习率自动衰减,训练了50个epoch。模型在测试集最好的表现...
本项目基于Swin-Transformer迁移学习的图像分类,可直接运行。 数据集采用水果十二分类数据集(香蕉、草莓、菠萝、苹果、西瓜、火龙果、葡萄、梨、橘子、猕猴桃、石榴、芒果),包括2340张训练图片和581张预测图片。 ...
基于svit网络对115种化妆品品牌logo图像分类数据集的迁移学习项目,包含代码、数据集和训练好的权重文件,经过测试,可以直接运行 【网络】swin-transformer,参数量为8千万左右 【数据集】115种化妆品logo图像分类...
本项目基于Swin-Transformer迁移学习的图像分类,可直接运行。 数据集采用水果十二分类数据集(百合、党参、枸杞、槐花、金银草),包括696张训练图片和206张预测图片。 网络训练的时候采用cos 学习率自动衰减,训练...
3.网络训练的过程中,会对数据集的训练集图像求取灰度值的均值和方差,预处理处理包括随机裁剪、中心裁剪等等。网络初始化会自动载入ViT 官方的预训练权重(transformer网络收敛很慢,不经过预训练效果会很差,因此本...
本项目基于Swin-Transformer迁移学习的图像分类,可直接运行。 数据集采用其他垃圾六分类数据集(一次性快餐盒、污损塑料、烟蒂、牙签、破碎花盆和碗碟、竹筷),包括990张训练图片和330张预测图片。 网络训练的时候...
内容概要:基于迁移学习的Swin-Transformer 对花数据集的分类网络,自定义数据集的使用只需要将数据集按照README文件摆放好即可以自动训练,train和predict的参数均不用更改,代码会自动计算图像分类的个数。网络会...
基于Swin-Transformer网络对MIT-BIH心电图像分类数据集迁移学习项目,包含代码、数据集和训练好的权重文件,可直接运行。 这里不是数据的全部,原数据转换后的图像有9W张,这里只使用了一小部分子集来训练 项目总...
【基svit网络对25种宝石图像分类数据集的迁移学习项目】 【包含代码、数据集和训练好的权重文件,可直接运行】 项目总大小:765MB 本数据集分为以下25类:Alexandrite、Danburite、Tanzanite等等共25类别(每个类别...
基于svit网络对7种小麦叶片病害图像的迁移学习项目,包含代码、数据集和训练好的权重文件,经过测试,可以直接运行 【网络】swin-transformer,参数量为8千万左右 【数据集】7种小麦叶片病害图像分类数据集(水泡,...
基于Swin-Transformer网络对8中水果图像分类数据集迁移学习项目,包含代码、数据集和训练好的权重文件,可直接运行。 项目总大小:914MB 本数据集分为以下8类:苹果、香蕉、樱桃、火龙果、芒果、橘子、菠萝、木瓜...
基于Swin-Transformer网络对常见花类数据集的迁移学习项目,包含代码、数据集和训练好的权重文件,可直接运行。 项目总大小:915MB 本数据集分为以下102类:columbine、cyclamen、english marigold等等共102类别...
1、本项目基于VIT(vision transformer)迁移学习的图像分类。 2、模型已训练好,可以直接运行,服务器上使用8个GPU,训练200个epoch,accuracy达到0.995。 3、资源中包含了猫狗二分类数据集。 4、如果想要训练自己...
迁移学习 迁移学习干什么的? 迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务。 Eg:学习识别苹果可能有助于识别梨,学习骑自行车可能有助于学习骑摩托车,学习打羽毛球可能有助于学习打网球。...
基于Swin-Transformer和Unet 项目、自适应多尺度训练、多类别分割、迁移学习:子宫颈细胞核分割(2类别分割) 项目介绍:总大小200MB 网络仅仅训练了50个epochs,全局像素点的准确度达到0.92,miou为0.767。训练...
基于Swin-Transformer和Unet 项目、自适应多尺度训练、多类别分割、迁移学习:遥感道路二值分割项目 项目介绍:总大小431MB 本项目数据集:感道路二值分割项目 网络仅仅训练了300个epochs,全局像素点的准确度达到...
迁移学习是一种将某个领域或任务中学习到的基础知识或模式应用到不同但相关问题中的方法,可以有效缓解因目标任务训练样本过少造成的负面影响。由于该方法的强大应用性,因而引发了研究者对其在化学领域的应用.
主要包括在 ImageNet1K 数据集上进行预训练的多种卷积神经网络(CNN)和 Vision Transformer 等视觉模型。整个集合被划分为 V1 和 V2 两个子集,涵盖了多个经典和先进的视觉模型版本。这些预训练骨干网络为用户提供...
本文详细讲解了从卷积神经网络到Transformer的深度学习发展趋势,介绍了Transformer的背景、核心算法原理以及具体代码实例和解释。同时,本文还对Transformer的未来发展趋势和挑战进行了深入分析。最后,本文总结了...