小型Imagenet视觉识别挑战 Tiny Imagenet具有200个类别，每个类别具有500个训练图像，50个验证图像和50个测试图像。 提供了标签类别和边界框。 可以在上找到更多详细信息， 这项挑战是Stanford Class CS 231N的一部分

计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，机器人

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-like topology）特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程（feature engineering）要求。

matlab蔡氏混泥土仿真代码mnist-malab 视觉识别Demo主题及其应用 手写识别问题的数据取自： 获取数据后，我们将在数据目录中有4个文件，包括数据训练和数据测试的图像和标签。 模型目录是训练完成时存储相应模型的地方。 此存储用于在测试执行期间加载模型。 另外，关于使用斯坦福大学开发的命令加载MNIST数据集的图像和标签，请参考以下链接： 主程序由两个文件组成，包括包含 GUI 组件的 main.fig 文件和包含程序实现组件的 main.h 文件。 主要处理：GUI部分 在创建GUI文件时，matlab会自动创建一个与GUI文件名同名的.m文件，内置空函数供用户实现。 在此 GUI 中，将有 2 个弹出窗口允许用户选择特征（原始、HOG、LBP）并选择 ML 方法（KNN、SVM）接下来将有 2 个训练和测试按钮分别用于执行训练和测试分别与用户选择的特征和ML算法ML 训练部分 训练完成后，状态将发生变化，以便用户知道应用程序在做什么。 之后，我们将加载训练数据集，从 GUI 中选择的特征中，我们将执行相应的模型提取。 在演示中，我在提取特征时有更多选择。 HOG 我使用

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解开标签分布以实现长尾视觉识别（CVPR 2021） 此代码库基于。 安装 conda create -n longtail pip python=3.7 -y source activate longtail conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch pip install pyyaml tqdm matplotlib sklearn h5py tensorboard 训练 初赛 下载Places-LT的预训练caffe resnet152模型：请参考。 准备数据集：CIFAR-100，Places-LT，ImageNet-LT，iNaturalist 2018 请在下载这些数据集。 CIFAR-100培训 对于不平衡比为0.01的CIFAR-100，请使用LADE： python main.py -

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