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1.[CV - 像分类 - 论文复现] 深度学习之像分类经典模型 - MMClassification（二）- 初步认识
2.10分钟！图像用Python实现简单的分类人脸识别技术（附源码）
3.PyTorch ResNet 使用与源码解析
4.ALBEF，BLIP中的系统对比学习损失函数——源码公式推导
5.使用PaddleClas（2.5）进行分类
6.swin transformer理解要点

[CV - 像分类 - 论文复现] 深度学习之像分类经典模型 - MMClassification（二）- 初步认识

       本文将深入探讨深度学习中图像分类的经典模型，从理论到实践，源码以期复现实用的图像图像分类算法。

       首先回顾上一期内容，分类tomcat编程源码了解图像分类的系统基本框架。输入为图像，源码经过深度学习模型（如卷积神经网络CNN或自注意机制Transformer）自动提取特征，图像然后通过全连接层（MLP）加上Softmax分类器，分类最终输出类别标签。系统

       代码实现方面，源码项目源码位于github.com/open-mmlab/m...。图像以@OpenMMLab为代表的分类代码框架，包括配置文件、系统数据集、模型、训练策略和运行设置等组件，为实现图像分类任务提供了全面的支持。

       具体而言，配置文件包含模型、数据集等参数设置；数据集格式支持多种，例如ImageNet和自定义CustomDataset；模型包含经典的ResNet、VGG、MobileNet系列、DenseNet等；训练策略定义优化器、学习率等参数；运行设置控制模型运行方式；工具包则提供了训练、测试、推理等接口。

       综上，深度学习图像分类算法主要包括CNN机制、翻译系统源码Transformer机制、数据增强方法、激活函数选择和细粒度分类技术。从AlexNet到ResNet、MobileNet、DenseNet、RepVGG等模型，再到ViT、MobileViT、DeiT等新兴模型，展示了深度学习在图像分类领域的不断进步。

       在具体实现中，使用工具包中的train.py、text.py等命令，可实现单张GPU或多张GPU的训练、测试和推理操作。数据增强方法如Mixup、Cutout和CutMix，以及激活函数SiLU等，有助于提升模型性能。

       图像分类的应用广泛，例如生物医学图像分类，用于识别COVID-。通过对这些模型的复现与应用，可以更好地理解图像分类技术，推动相关领域的发展。

分钟！用Python实现简单的人脸识别技术（附源码）

       Python实现简单的人脸识别技术，主要依赖于Python语言的胶水特性，通过调用特定的delphi 车牌 源码库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先，需确保正确区分人脸的分类器可用，可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括：CV2（OpenCV）用于图像识别与摄像头调用，os用于文件操作，numpy进行数学运算，PIL用于图像处理。

       为了实现人脸识别，需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时，确保目录名中无中文字符，以免引发错误。这样，程序就可以识别出目标对象。

       然后，选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类，包含三种人脸识别算法：eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式，可以反映出图像局部的纹理信息。

       创建一个Python文件（如trainner.py），用于编写数据集生成脚本，并在同目录下创建一个文件夹（如trainner）存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的php 分页源码人脸。

       接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程，将此整合到一个统一的文件中。现在，程序可以识别并确认目标对象。

       通过其他组合，如集成检测与开机检测等功能，可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后，你将掌握Python简单人脸识别技术。

       若遇到问题，首先确保使用Python 2.7版本，并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误（如“module 'object' has no attribute 'face'”），使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题，请随时联系博主获取帮助。

PyTorch ResNet 使用与源码解析

       在PyTorch中，我们可以通过torchvision.model库轻松使用预训练的图像分类模型，如ResNet。本文将重点讲解ResNet的使用和源码解析。

       模型介绍与ResNet应用

       torchvision.model库提供了多种预训练模型，包括ResNet，其特点是层深度的残差网络。首先，我们需要加载预训练的模型参数:

       模型加载代码:

       python

       model = torchvision.models.resnet(pretrained=True)

       接着，将模型放置到GPU上，并设置为评估模式:

       GPU和评估模式设置:

       python

       model = model.to(device='cuda')

       model.eval()

       Inference流程

       在进行预测时，主要步骤包括数据预处理和网络前向传播:

       关键代码:

       python

       with torch.no_grad():

        output = model(input_data)

       残差连接详解

       ResNet的猎鹰ddos 源码核心是残差块，包含两个路径：一个是拟合残差的路径（称为残差路径），另一个是恒等映射（称为shortcut）。通过element-wise addition将两者连接:

       残差块结构:

       1. 残差路径: [公式]

       2. 短路路径: [公式] (通常为identity mapping)

       网络结构与变种

       ResNet有不同深度的变种，如ResNet、ResNet、ResNet等，网络结构根据层数和块的数量有所不同:

       不同ResNet的结构图:

       ...

       源码分析

       构造函数中，例如ResNet的构造过程是通过_resnet()方法逐步构建网络，涉及BasicBlock或Bottleneck的使用:

       ResNet构造函数:

       ...

       源码的深入解析包括forward()方法的执行流程，以及_make_layer()方法定义网络层:

       forward()方法和_make_layer()方法:

       ...

       图解示例

       ResNet和ResNet的不同层结构，如layer1的升维与shortcut处理:

       ResNet和ResNet的图解:

       ...

       希望这些内容对理解ResNet在PyTorch中的应用有所帮助。如果你从中受益，别忘了分享或支持作者继续创作。

ALBEF，BLIP中的对比学习损失函数——源码公式推导

       ALBEF和BLIP模型中的对比学习损失函数——详细解析

       在图像-文本（ITC）对比学习中，关键步骤是基于[CLS]向量的和文本表示进行对比。和文本的全局表示分别用[公式]和[公式]表示，动量编码器的输出通过[公式]和[公式]反映。首先，通过动量编码器处理和文本，将得到的[CLS]置入对应队列头部，接着计算编码器与动量编码器输出的相似度，如[公式]和[公式]所示。

       硬标签的制作部分，通过[公式]生成每对图-文的标签，表示它们的关系。原始标签队列与生成的硬标签进行拼接，形成新的对比矩阵。动量蒸馏引入后，计算动量编码器输出与队列的相似度，并生成软标签，如[公式]和[公式]所示。

       对比学习ITC损失计算基于交叉熵，通过[公式]变形，考虑了动量蒸馏的情况。不蒸馏时，损失函数可以表示为[公式]，而带动量蒸馏的MLM损失则为[公式]，通过KL散度的近似公式简化计算，最终得到的源代码计算公式为[公式]。

       ITM头的运用则是在每个样本的全局表示上进行分类，通过[公式]计算ITM损失。至于MLM损失，通过掩码处理文本并生成标签，计算方式基于[公式]，并在动量蒸馏下调整为[公式]。

       模型的配置调整可以通过改变num_hidden_layers参数来完成，如在Huggingface的bert-base-uncased模型中。总的来说，ALBEF和BLIP的损失函数设计注重了全局表示的对比和样本关系的精细处理，通过动量蒸馏优化了模型的训练效果。

使用PaddleClas（2.5）进行分类

       在进行图像分类任务时，我选择使用PPLCNetV2_base模型。首先，确保已安装CUDA和CUDNN，这在分类过程中至关重要。我尝试安装CUDA.7.0，但遇到问题，预测结果不理想。实际上，使用CPU同样能实现分类，无需过度依赖GPU。若出现预测准确率低的问题，考虑卸载并重新安装，或寻找其他版本的CUDA和CUDNN。

       安装CUDA和CUDNN的官方资源提供了必要的版本选择。我选择CUDA.7.0，并通过自定义安装方式排除不必要的组件。同时，确保解压cuDNN的压缩包至CUDA安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v.7下，以完成环境配置。

       使用pip安装paddlepaddle-gpu==2.4.2，并从PaddlePaddle/PaddleClas仓库下载源码，以获取适用于图像分类的工具。为确保依赖项最新，执行pip install --upgrade -r requirements.txt命令。随后，运行PaddleClas模型并观察结果。

       为了将模型导出为ONNX格式，可以使用Paddle2ONNX模块，获取详细教程和案例有助于理解操作流程。此步骤有助于模型在其他平台或框架中实现推理。通过ONNXruntime进行推理，观察实际表现。注意，图像处理方式可能影响概率输出，我遇到的情况是因为转换方法不够精细，导致概率值有所不同。

       总结而言，使用PPLCNetV2_base模型进行分类时，正确安装CUDA和CUDNN、配置环境变量是关键。尽管遇到GPU运行问题，考虑使用CPU作为替代方案。通过ONNX格式转换与ONNXruntime的结合，可以实现跨平台的推理任务。若遇到特定问题，寻找兼容CUDA和CUDNN的版本或寻求社区支持将有助于解决问题。

swin transformer理解要点

        这是跑通的分类以及分割源码介绍，大家有需要可以参考一下：

        1、 Swin-Transformer分类源码(已跑通)

        2、 Swin-Transformer分割源码(已跑通)

        3、 Swin-Unet(分割改编)

        我们假设图片的大小是×的，窗口大小是固定的，7×7。这里每个方框都是一个窗口，每个窗口是固定有7×7个patch，但是patch的大小是不固定的，它会随着patch merging的操作而发生变化。比如我们看这儿，patch大小是4×4的，那怎么变成8×8呢？我们把周边4个窗口的patch拼在一起，相当于patch扩大了2×2倍，从而得到8×8大小的patch。

        我们发现经过这一系列的操作之后，patch的数目在变少，最后整张图只有一个窗口，7个patch。所以我们可以认为降采样是指让patch的数量减少，但是patch的大小在变大。

        这便是对ViT的一个改进，ViT从头至尾都是对全局做self-attention，而swin-transformer是一个窗口在放大的过程，然后self-attention的计算是以窗口为单位去计算的，这样相当于引入了局部聚合的信息，和CNN的卷积过程很相似，就像是CNN的步长和卷积核大小一样，这样就做到了窗口的不重合，区别在于CNN在每个窗口做的是卷积的计算，每个窗口最后得到一个值，这个值代表着这个窗口的特征。而swin transformer在每个窗口做的是self-attention的计算，得到的是一个更新过的窗口，然后通过patch merging的操作，把窗口做了个合并，再继续对这个合并后的窗口做self-attention的计算。

        其实这边困扰了我一小下，因为我们印象中降采样都是像CNN一样，会变小，但是swin transformer没有给我们变小的感觉。其实这就是感受野没理解到位的问题，CNN到最后，设计适当，最后一个特征图的感受野是可以放大到整张图的，swin transformer最后一个stage也是一个窗口涵盖了整张图。

        Swin-transformer是怎么把复杂度降低的呢？ Swin Transformer Block这个模块和普通的transformer的区别就在于W-MSA，而它就是降低复杂度计算的大功臣。

        关于复杂度的计算，我简单的给大家介绍一下，首先是transformer本身基于全局的复杂度计算，这一块儿讲起来有点复杂，感兴趣的同学我们可以会后一起探讨推导过程。在这里，我们假设已知MSA的复杂度是图像大小的平方，根据MSA的复杂度，我们可以得出A的复杂度是(3×3)²ï¼Œæœ€åŽå¤æ‚度是。Swin transformer是在每个local windows(红色部分)计算self-attention，根据MSA的复杂度我们可以得出每个红色窗口的复杂度是1×1的平方，也就是1的四次方。然后9个窗口，这些窗口的复杂度加和，最后B的复杂度为9。

        W-MSA虽然降低了计算复杂度，但是不重合的window之间缺乏信息交流，所以想要窗口之间的信息有所交流，那么就可以把左图演化成右图这样，但是这就产生了一个问题，如此操作，会产生更多的windows，并且其中一部分window小于普通的window，比如4个window -> 9个window，windows数量增加了一倍多。这计算量又上来了。因此我们有两个目的，Windows数量不能多，window之间信息得有交流。

        我们看到，原来的图被划分了9个窗口，中间的区域A就是信息交流的证明。我们先把左上部分(蓝色以外的窗口)移动到右下，然后再用切分四块的方法去切这个图片，这时候区域A就被隔出来了，达到了我们想要的效果。

        transformer的出现并不是为了替代CNN。因为transformer有着CNN没有的功能性，它不仅可以提取特征，还可以做很多CNN做不到的事情，比如多模态融合。而swin transformer就是一个趋势，将CNN与transformer各自的优势有效的结合了起来。这是暂时对它的一些细节补充。最近听说MLP出来了，还没有细看，时代进展未免也太快了，手里针对ViT改进的文章还没投出去，就已经开始要立不住脚了。

        希望可以帮助到大家，如果你觉得这篇文章对你有一定的帮助，那就点个赞支持一下吧！如果有什么问题的话也可以在文章下面评论，我们一起交流解决问题！

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改进CARAFE特征图上采样的YOLO的人种图像分类系统

       本文研究背景着重于全球化进程中人种识别的重要性，人种分类是通过人脸图像中的物理特征分析，来确定个体所属的人种群体。随着科技的发展，尽管地理隔阂减少，但种族间的冲突仍需管理和融合。本文的系统针对人脸图像中不同群体的个体物理差异，利用改进的CARAFE特征图上采样的YOLO算法进行分类。

       系统包含多个关键组件：数据集的收集和整理，如使用RaceDatasets，通过Python脚本转换格式；模型训练，如train.py支持自定义数据集训练和多GPU选项；export.py负责模型导出，如TorchScript和ONNX格式；ui.py提供图形用户界面，用于图像或视频的目标检测和分类；val.py用于模型验证，评估指标包括精度和召回率等。

       在yolov5-CARAFE.py中，CARAFE模块通过预测上采样核并重组特征图，实现了内容感知的上采样，与传统方法相比，它具有更大的感受野和轻量化特性。classify\predict.py则用于图像分类推理，可处理多种数据源。整个系统优化了CARAFE的上采样过程，以提高人脸识别的准确性和效率。

       系统结构清晰，包括训练结果的可视化分析，如损失函数、准确率和学习率的变化，以评估模型性能。通过整合源码、数据集和部署教程，系统提供了一个全面的解决方案。

       参考文献引用了多项关于人种识别和面部特征研究的学术论文，为模型的开发提供了理论支持。研究者们通过实验验证了改进的CARAFE在人脸种族分类中的有效性，为跨文化交流和全球融合提供技术手段。

opencv是什么意思

       OpenCV的意思为Open Source Computer Vision Library。下面详细介绍这个名词：

一、OpenCV的基本含义

       OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含了大量的计算机视觉、图像处理和数字图像处理的方面的算法，能够帮助开发者便捷地构建图像处理和计算机视觉相关的应用。由于它开源的特性，OpenCV在科研、商业等多个领域得到了广泛的应用。

二、OpenCV的主要功能和应用领域

       OpenCV提供了丰富的图像处理功能，包括图像滤波、特征检测、目标跟踪、图像分割等。此外，它还提供了一些机器学习算法，如支持向量机、决策树等，可以用于图像分类、目标识别等任务。由于其强大的功能和广泛的应用，OpenCV被广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医学影像处理等众多领域。

三、OpenCV的特点

       OpenCV以其高效性、灵活性和开放性著称。它提供了高效的图像处理算法，能够满足实时处理的需求。同时，OpenCV具有良好的灵活性，开发者可以根据需求进行定制和扩展。此外，OpenCV是开源的，这意味着任何人都可以使用和修改其源代码，促进了技术的共享和创新。

       总的来说，OpenCV是一个强大的计算机视觉和机器学习库，为开发者提供了丰富的图像处理功能和机器学习算法，被广泛应用于各个领域。由于其开源、高效和灵活的特点，OpenCV成为了计算机视觉领域的重要工具之一。