颜色分类leetcode 使用 YOLOv3 对象检测器的汽车颜色分类示例 介绍 使用 . 它由用于查找汽车的目标检测器和用于识别检测到的汽车颜色的分类器组成。 对象检测器是 YOLOv3（OpenCV DNN 后端）的实现。 它不使用 GPU，在 Intel Core i5-7600 CPU 上处理一帧需要 1 秒。 YOLOv3 权重是从 . 分类器基于 Mobilenet v2（TensorFlow 后端）。 在 Intel Core i5-7600 CPU 上进行单一分类需要 35 毫秒。 它可以通过在 GPU 上运行和使用批处理来进一步加速。 这个分类器还不够准确，用作概念验证演示。 图像中的物体检测和分类 此示例将图像作为输入，使用 YOLOv3 对象检测器检测汽车，裁剪汽车图像，在保持纵横比的情况下使它们成为正方形，将它们调整为分类器的输入大小，并识别每辆车的颜色。 结果显示在显示屏上并保存为 output.jpg 图像文件。 用法 使用 --help 查看 car_color_classifier_yolo3.py 的用法： $ python car_color_cla

颜色分类leetcode 任意式传输 Arbitrary-Style-Per-Model 快速神经风格迁移方法 描述 使用Encoder-AdaIN-Decoder架构 - 深度卷积神经网络作为风格转移网络 (STN)，它可以接收两个任意图像作为输入（一个作为内容，另一个作为样式）并输出重新组合内容和前者的空间结构和后者的风格（颜色、纹理），无需重新训练网络。 STN 使用 MS-COCO 数据集（约 12.6GB）和 WikiArt 数据集（约 36GB）进行训练。 此代码基于 Huang 等人。 (ICCV 2017) 系统总览。 图片来自黄等人。 原纸。 编码器是一个固定的 VGG-19（最多 relu4_1），它在 ImageNet 数据集上进行了预训练以进行图像分类。 我们训练解码器将 AdaIN 输出从特征空间反转回图像空间。 先决条件 (MD5 c637adfa9cee4b33b59c5a754883ba82 ) 我在tool文件夹中提供了一个转换器。 它可以从火炬模型文件（.t7 格式）中提取内核和偏差，并将它们保存到一个 npz 文件中，这样更容易通过 NumPy 处

颜色分类leetcode 眼网 用深度学习检测糖尿病视网膜病变 客观的 糖尿病视网膜病变是发达国家工作年龄人口失明的主要原因。 据估计，这种情况会影响超过 9300 万人。 人们早就认识到需要一种全面和自动化的糖尿病视网膜病变筛查方法，并且之前的努力在使用图像分类、模式识别和机器学习方面取得了良好进展。 以眼睛的照片作为输入，这个顶点的目标是创建一个新模型，理想地产生现实的临床潜力。 这个项目的动机有两个： 除了对大规模数据集进行分类之外，图像分类多年来一直是个人兴趣。 在患者进行眼睛扫描（如下所示）、让医生分析他们的图像以及安排后续预约之间，时间会浪费掉。 通过实时处理图像，EyeNet 将允许人们在同一天寻求和安排治疗。 目录 数据 数据来源于 . 然而，是一个非典型的 Kaggle 数据集。 在大多数 Kaggle 比赛中，数据已经被清理干净，数据科学家几乎不需要预处理。 有了这个数据集，情况就不是这样了。 所有图像都是由不同的人、使用不同的相机和不同的尺寸拍摄的。 与该部分有关，此数据非常嘈杂，需要多个预处理步骤才能将所有图像转换为可用的格式来训练模型。 训练数据由 35,12

颜色分类leetcode 日夜图像分类器 该存储库包含使用 OpenCV 和零机器学习通过图像处理实现的昼夜图像分类。 先决条件 该项目是使用 python 3.6.7 和以下包开发的。 不需要 GPU。 numpy==1.16.4 熊猫==0.24.2 seaborn==0.9.0 matplotlib==3.0.3 opencv-python jupyterlab 使用pip安装： pip install -r requirements.txt 数据集 白天/黑夜图像数据集由 200 张 RGB 彩色图像组成，分为白天和黑夜两类。 每个示例的数量相同：100 张白天图像和 100 张夜间图像。 这将为我们提供一个平衡的数据集。 注意：所有图片均来自（许多户外场景档案）。 方法 第 1 步：加载数据集并可视化 可视化数据集可以让我们了解数据。 我们试图找到一些显着特征：白天图像通常比夜晚图像亮得多。 夜间图像也有这些非常明亮的小点，因此整个图像的亮度变化比白天图像大得多。 白天图像中有更多的灰色/蓝色调色板。 第 2 步：预处理数据 所有输入数据应采用一致的形式。 我们将所有图像调整

颜色分类leetcode cnn-svm-分类器 此示例使用来自 Caltech 图像集 () 的 48 个标记图像的子集，每个标签限制在 40 到 80 个图像之间。 图像被馈送到 Inception V3 的 TensorFlow 实现，其中移除了分类层，以生成一组标记的特征向量。 使用 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 对 2048 维特征进行降维，将它们转换为易于可视化的二维特征。 请注意，t-SNE 用作信息步骤。 如果相同的颜色/标签点大多聚集在一起，那么我们很有可能使用这些特征来训练具有高精度的分类器。 将 2048-d 标记的特征呈现给多个分类器。 该项目最初是训练支持向量机对图像进行分类，但为了比较，这已扩展到以下内容： 支持向量机 (SVM) 额外的树 (ET) 随机森林 (RF) K-最近邻 (KNN) 多层感知器 (ML) 高斯朴素贝叶斯 (GNB) 线性判别分析 (LDA) 二次判别分析 (QDA) 显示训练和验证时间，以及每个分类器的准确率。 大多数分类器都使用其默认调整值运行，但在可能的情况下，对那些其默认值远低于 90% 准确率的分类器进行了调整，例

颜色分类leetcode 时间序列聚类 时间序列聚类是一项无监督学习任务，旨在将未标记的时间序列对象划分为同质的组/集群。 与其他集群中的时间序列相比，同一集群中的时间序列彼此更相似 该算法能够： 识别跨序列的联合动态 消除序列间的滞后（时移）（通常称为滞后不变性） 生成可解释的特征。 一般来说，时间序列聚类算法有两种类型： 基于特征- 使用特征提取转换原始数据，在生成的特征之上运行聚类 基于原始数据- 直接应用于时间序列向量，无需任何空间变换 变分循环自动编码器 (VRAE) VRAE 是一种基于特征的时间序列聚类算法，因为基于原始数据的方法受到维数灾难的影响，并且对嘈杂的输入数据很敏感。 中间的瓶颈层将作为整个输入时间序列的特征表示。 建筑学 网络 从这里开始，RNN 指的是循环神经网络架构，即 LSTM/GRU 块。 我们的模型主要由四个块组成 编码器：输入向量序列被馈送到 RNN，最后一个隐藏层h_end从 RNN 中提取并传递到下一层 编码器到潜在层： h_end通过使用线性层映射到均值和标准差 给定均值和标准差。 偏差，在训练期间执行重新参数化。 这实质上意味着从由其均值和

颜色分类leetcode Matterport3D Matterport3D V1.0 数据集包含使用 Matterport Pro 相机在 90 个属性中捕获的数据。 该存储库包括数据集的原始数据以及派生数据、带注释的数据和用于多个场景理解任务的脚本/模型。 访问主要更新和浏览数据。 纸 如果您使用 Matterport3D 数据或代码，请引用： @article{Matterport3D, title={{Matterport3D}: Learning from {RGB-D} Data in Indoor Environments}, author={Chang, Angel and Dai, Angela and Funkhouser, Thomas and Halber, Maciej and Niessner, Matthias and Savva, Manolis and Song, Shuran and Zeng, Andy and Zhang, Yinda}, journal={International Conference on 3D Vision (3DV)},

颜色分类leetcode 图像舌头检测 检测舌头的颜色 参与构建人工智能辅助诊断移动网络应用 设计函数通过使用聚类方法（Fuzzy c mean & K mean）实现图像分割。 识别患者舌头的颜色和纹理特征，并在 TensorFlow 上使用机器学习 (SVM) 和卷积神经网络 (Inception V4) 生成诊断报告。 这是我使用计算机视觉技术识别患者舌头的颜色和纹理特征，提供快速诊断帮助的项目。 我编写了一个函数，该函数能够根据 SVM 分类器对每张图片超过 50,000 个像素的预测模式，在 20 毫秒内识别“特征”，并在图像的工具/框架（例如 TensorFlow）方面获得了很多实践经验处理，以及各种分类和聚类算法（例如 R-CNN、XGBoost、FCM 等）。

颜色分类leetcode 外行术语中的算法： 机器学习中的水果图像识别过程与婴儿开始识别水果的过程非常相似。 例如，父母试图让婴儿学习颜色。 他们向宝宝展示颜色，并用它告诉宝宝颜色的名称。 而且他们只是不做一次，他们不断提醒宝宝并每天练习颜色识别练习！ 大脑中会发生一些化学物质，婴儿通过多次看到不同的颜色开始学习红色、黄色等颜色。 形状类似，宝宝开始认识圆形、矩形、三角形等。 然后父母不断提醒宝宝，如果它又红又圆，那就是“苹果”。 如果它是圆形的和橙色的，它就是一个“橙色”等等。 也许作为人类，宝宝以后也会通过嗅觉和味觉来识别水果。 所以，和父母一样，我们在机器学习模型（你可以考虑婴儿的大脑）中输入各种图像和一些数学方程（将其视为大脑中的那些化学React），这些方程识别不同的特征（婴儿会考虑的因素）识别水果，如颜色、大小、形状、气味、味道）。 通过不同的组合，宝宝最终会对水果进行分类。 因此，这里正在进行两项任务来识别图像的果实： 特征提取 --> 决定识别水果的因素 分类 --> 查看特征的组合并检查它与哪个水果最相似。 传统上，只有一种称为卷积神经网络 (CNN) 的算法用于与

颜色分类leetcode SimCLR 张量流 这是用于在单个 GPU 上处理的 Tensorflow 2 的 SimCLR 实现。 此实现侧重于 ResNet-18 和 ResNet-34，并提供了一个简单的工作流程，用于微调分类或分割。 我们展示了 cifar-10 和 UTKFace 数据集的示例结果。 可以找到官方仓库 模拟CLR 视觉表征的简单对比学习是一种图像表征自监督学习的框架。 对于 SimCLR 如何工作的概述，我建议使用这个优秀的或 . 简而言之，SimCLR 将 2 种不同的增强应用于同一图像，然后通过输出这些图像的表示h的卷积神经网络馈送（以及一批中类似的增强图像对）。 然后将其输入到投影头g(h) 中，该投影头输出这些图像的潜在表示z 。 然后使用余弦相似度计算每个图像表示z的相似度。 SimCLR 的损失函数试图最大化同一图像不同增强的潜在表示之间的一致性。 执行 此实现侧重于单个 GPU 的使用，并提供 ResNet-18 和 ResNet-34 架构。 实现了以下数据增强 -裁剪和调整大小、颜色抖动、颜色下降、高斯噪声、翻转、旋转、剪切。 该实现进一步提