基于MindSpore深度学习框架实现图片分类应用

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图片标注软件labelImg使用指南

打开需要标注的图片目录：  Crtl+R选择标注好的图片默认保存的地址文件夹。 按快捷键R对图片进行标注 在那个小窗口写上图片的标签，选择OK，然后点击左边Tab的save按钮就可以保存图片了。 一般标注好的图片会自动编号保存到文件夹。  然后点击next对下一图片进行标注

【问答官】图片分类任务在图片数量有限的情况下怎么提高精度

在图片分类任务中，每个类别图片数量仅有几十张，是怎么实现高精度模型的输出的？模型是否进行了样本的增广，增广的方式有哪些？

图片缩放

t(size); // 绘制改变大小的图片 [img drawInRect:CGRectMake(0, 0, size.width, size.height)]; // 从当前context中创建一个改变大小后的图片 UIImage* scaledImage

浅谈ModelArts图片标注之图像分类

理”。标注图片（手工标注）在标注作业详情页中，展示了此数据集中“全部”、“未标注”和“已标注”的图片，默认显示“全部”的图片列表。单击图片，即可进行图片的预览，对于已标注图片，预览页面下方会显示该图片的标签信息。在“未标注”页签，勾选需进行标注的图片。手工点选：在图片列表中，单击

使用MindSpore实现一个图片分类应用

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爱（AI）美食·美食图片分类mxnet版本代码

自己写的mxnet版本代码参考官方baseline，修改了一下模型，使用的SE_ResNet模型。需要的可以看一下呀。成绩0.922mxnet_aifood.rar转自：https://developer.huaweicloud.com/hero/thread-45869-1-1

人工智能分类

《实现一个图片分类应用》 运行错误

cn/tutorial/training/zh-CN/r1.1/quick_start/quick_start.html    提供的测试  《实现一个图片分类应用》实例试验，运行出现错误【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

MindSpore v1.0实现简单的图片分类应用

直接开始数据处理，数据处理代码参考教程。处理完毕后我们查看处理后的数据通过上述查询操作，看到经过变换后的图片，数据集内分成了1875组数据，每组数据种含有32张图片，每张图片i像素位32*32，数据全部准备号后，就可以开始下一步了构造神经网络接下来是自定义回调函数手机模型的损失值

MindSpore在线实验-实现一个图片分类应用

教程很详细，对于我这样刚接触机器学习的新人来说很友好。说几个我在使用过程中遇到的问题：点击运行后，有些代码块如果没有打印，则不显示当前代码块的运行状态，建议提示 running/done 等提示信息。代码修改后，点击保存按钮，页面上方会提示“自动保存失败！”及“Request Entity

MindSpore在线体验-实现一个图片分类应用

邮箱：2459001312@qq.com在线体验了一下mindspore的深度学习框架，体验挺好的，顺利完成了代码。建议：在尝试修改代码的过程中发现，只是把lenet中的激活函数从RELU换为leakrelu，sigmoid，tanh都会报错（如下图所示），我理解激活函数并不会影

使用HuaweiCloud实现一个图片分类应用

参考链接 :https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/quick_start/quick_start.htmlhttps://www.huaweicloud.com/ascend/onlineExperimen

【入门实战赛】爱（AI）美食·美食图片分类分享

为帮助报名参赛的小伙伴快速上手，汇总&分享几个版本代码，欢迎大家一起讨论交流、成长！1、官方baseline（基于pyTorch） —— acc：0.85详细操作文档及对应代码点击如下链接查看：https://developer.huaweicloud.com/hero/forum

MindSpore在线体验，实现一个图片分类应用

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MindSpore在线体验，实现一个图片分类应用

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rtsp解码图片是硬件解码还是软件解码

rtsp解码图片是硬件解码还是软件解码

Top5-华为云美食图片分类大赛

大赛链接：爱（AI）美食·美食图片分类概述美食图片分类共10分类，每类500张，共5000张训练集。本次参赛使用的算法是华为云ModelArts AI市场发布ResNeSt算法：图像分类-ResNeSt，并进行细微的调参。最终达到了top5的成绩，与top2精度相同。1603856564993030569

PyTorch 深度学习实战 | 基于 ResNet 的花卉图片分类

2008 年发布，是一个英国本土常见花卉的图片数据集，包含 102 个类别，每类包含 40 ～ 258 张图片。在基于深度学习的图像分类任务中，这样较为少量的图片还是比较有挑战性的。Oxford 102 Flowers 的分类细节和部分类别的图片及对应的数量如图 2 所示。 image

JAVA实现图片的合并，多张图片合成长图

/** * 图片拼接 * @param path1 图片1路径 * @param path2 图片2路径 * @param type 1 横向拼接， 2 纵向拼接 * （注意：必须两张图片长宽一致）