三叶青图像识别研究简概

news2024/11/24 12:05:13

三叶青图像识别研究总概

文章目录

  • 前言
  • 一、整体目录介绍
  • 二、前期安排
  • 三、构建图像分类数据集
  • 四、模型训练准备
  • 五、迁移学习模型
  • 六、在测试集上评估模型精度
  • 七、可解释性分析、显著性分析
  • 八、图像分类部署
  • 九、树莓派部署
  • 十、相关补充
  • 总结


前言

本系列文章为近期所做项目研究而作的研究介绍。算是我近期所学的一个总结吧, 同时也希望与各位多多交流学习。

文档介绍:星云文档
相关代码:github代码存储

链接:网盘存储
提取码:rzyy
–来自百度网盘超级会员V5的分享


一、整体目录介绍

图像分类部分的研究相关代码和文档目录
在这里插入图片描述

【1】构建图像分类数据集 ; 主要存放图像采集与整理、可视化采集图像、划分训练集验证集、统计各类别图像数量

【2】模型训练准备 ; 主要介绍在开始训练模型前所做的一些准备,例如训练环境的搭建、安排、记录等

【3】迁移学习模型 ;因为基于本人也是初次尝试做深度学习的实验,没有什么能力去优化模型结构和调整模型,故为了省时间直接采用迁移学习,其中我尝试了许多模型,也隐约有点训练模型的体会

【4】在测试集上评估模型精度 ; 训练得到模型后,为了查看模型的泛化能力,故在测试集上通过各种评估指标评估模型的精度

【5】可解释性分析、显著性分析 ;存放训练后模型可解释性分析、显著性分析的相关代码(暂无)

【6】图像分类部署 ; 存放将模型部署的方法的相关文档:本地部署、web部署、微信小程序部署、qt界面化部署。

【7】树莓派图像分类部署 ; 存放用树莓派将模型部署的教程以及相关的树莓派学习笔记

【8】相关补充 ; 存放有关此项目的一些补充,有实验记录、最终产出、后续安排以及SNP相关等

kaggle_jupyter ; 存放一些在kaggle上训练的notebook

model_zheng_path ; 存放训练得到的一些.pth模型文件

onnx_path ; 存放转化得到的onnx模型文件

kaggle_train.ipynb ; 是一个在kaggle上训练模型的notebook

README.md ; 是三叶青图像识别项目研究的简介文档

二、前期安排

参考文章、视频等教程如下:

合集·两天搞定人工智能毕业设计之【图像分类】

树莓派快速上手说明

Python+树莓派+Linux 快速上手;

树莓派教程十分钟玩转系列入门篇


主要是上面这些,其余更多也不记得了

三、构建图像分类数据集

【1】构建图像分类数据集 ; 主要存放图像采集与整理、可视化采集图像、划分训练集验证集、统计各类别图像数量

在这里插入图片描述

参考我的另一篇文章 【1】构建图像分类数据集

四、模型训练准备

构建完图像分类数据集后,就要开始训练我们的模型了,深度学习模型训练需要大量计算资源,也就是GPU。
可以在本地机器上使用GPU(如果有的话),或者在云服务上租用GPU资源。此外,还有专门为深度学习训练提供的服务,如Google的Colab和Kaggle。

参考我的另一篇文章 【2】模型训练准备

五、迁移学习模型

主要简述一下训练代码,主要是运用迁移学习的方法,将预训练模型在自定义的数据集上进行训练。

kaggle上临时发布的竞赛 https://www.kaggle.com/competitions/sanyeqing/data

参考我的另一篇文章 【3】迁移学习模型

六、在测试集上评估模型精度

将训练好的模型应用在测试集上,评估模型的效果

在这里插入图片描述

参考我的另一篇文章 【4】在测试集上评估模型精度

七、可解释性分析、显著性分析

推荐B站up主同济子豪兄的合集·两天搞定人工智能毕业设计之【图像分类】

八、图像分类部署

包括将训练好的模型部署在本地终端、web端、小程序上、qt界面化。

参考我的另一篇文章 【6】图像分类部署

该文主要介绍了如何将pytorch模型转为ONNX模型文件以及如何将图像识别模型部署,包括部署在本地、部署在web网页、小程序、qt界面部署。
在这里插入图片描述

九、树莓派部署

参考我的另一篇文章【7】树莓派图像分类部署

该文主要记录了我学习树莓派时的笔记,包括对树莓派的认识和组装、树莓派的运行和VNC远程连接、摄像头模块的使用、以及最后的使用yolov5来对象棋进行识别等。
(尝试了以下租用GPU 进行训练,不得不说与之前使用kaggle平台相比,还是氪金玩家比较爽。省去了配置环境的麻烦)
另外,也是因为目前暂时没有yolo的三叶青标记数据,所以数据是从其它教程中找过来的。

十、相关补充

存放一些有关这个项目研究的补充。

在这里插入图片描述
参考我的另一篇文章 【8】相关补充

该文主要介绍了关于进行的这个项目除了步骤方法的一些补充,包括实验记录、有关SNP位点筛选、阶段总结、后续安排等,


总结

本文主要介绍了近期来做的一个项目,这个项目可以说是从寒假就开始准备了,从最开始的SNP位点筛选到后面的图像识别模型训练,再到之后的上传实验结果、答辩等流程,差不多历时四个月吧。期间也是陆陆续续、磕磕碰碰,总之也就是一点一点的做下去。最后虽然还是有不少要继续完善、也就是和我最初预期的结果有所差距,也就是没做完,但怎么说大体的流程还是走下来了(我真棒)。

此时在写这个项目笔记的我,回望一下,发现累是真累啊,身累心累。(我当初怎么会想着做这个啊,只能说脑子gg了,哎,哎,哎),但是这个项目进行到现在这个阶段,不管说什么,也要继续下去,努力做好吧!

嗯,那之后我要
。。。在这里插入图片描述

2024/7/5

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1898475.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Java并发编程知识整理笔记

目录 ​1. 什么是线程和进程? 线程与进程有什么区别? 那什么是上下文切换? 进程间怎么通信? 什么是用户线程和守护线程? 2. 并行和并发的区别? 3. 创建线程的几种方式? Runnable接口和C…

基于aardio web.view2库和python playwright包的内嵌浏览器自动化操作

通过cdp协议可以实现playwright操控webview。 新建Python窗口工程 修改pip.aardio 修改pip.aardio,并执行,安装playwright。 //安装模块 import process.python.pip; //process.python.path "python.exe";/* 安装模块。 参数可以用一个字…

深度学习每周学习总结N3(文本分类实战:基本分类(熟悉流程)、textCNN分类(通用模型)、Bert分类(模型进阶))

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者:K同学啊 | 接辅导、项目定制 目录 0. 总结:1. 前期准备环境安装 2. 文本分类基本流程a. 加载数据b.构建词典c.生成数据批次和迭代器d.定义模型及实例e. 定义…

C++ 仿QT信号槽二

// 实现原理 // 每个signal映射到bitset位,全集 // 每个slot做为signal的bitset子集 // signal全集触发,标志位有效 // flip将触发事件队列前置 // slot检测智能指针全集触发的标志位,主动运行子集绑定的函数 // 下一帧对bitset全集进行触发清…

玩转内网穿透详细教程,收藏这一篇就够了

小朋友,你是否有过以下这些烦恼? 当你在外地,苦于无法拿到存储在家里的资料; 当你在玩游戏的时候,苦于无法和朋友直接联机; 当你在家里,苦于无法通过自己的电脑连上公司电脑远程办公&#xf…

论文导读 | 综述:大模型与推荐系统

最近,预训练语言模型(PLM)在自然语言处理领域取得了巨大成功,并逐渐引入推荐系统领域。本篇推文介绍了最近的两篇预训练语言模型和推荐系统结合的综述: [1] Pre-train, Prompt, and Recommendation: A Comprehensive …

Django学习第五天

启动项目命令 python manage.py runserver 图像验证码生成随机字母或者数字 import random from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilterdef check_code(width120, height40, char_length5, font_fileZixunHappyBold.ttf, font_size28):code []img Image.new…

《后端程序猿 · Caffeine 本地缓存》

📢 大家好,我是 【战神刘玉栋】,有10多年的研发经验,致力于前后端技术栈的知识沉淀和传播。 💗 🌻 CSDN入驻一周,希望大家多多支持,后续会继续提升文章质量,绝不滥竽充数…

4、SSD主控

简述 主控是个片上系统,由硬件和固件组成一个功能完整的系统;上文所述的FTL就属于主控的固件范畴。主控闪存构成了整个SSD,在闪存确定的情况下,主控就反映了各家SSD的差异。实时上各家SSD的差异也主要反应在主控上,毕…

TCP和IP数据包结构

一、问题引入 一般我们在谈上网速度的时候,专业上用带宽来描述,其实无论说网速或者带宽都是不准确的,呵呵。比如:1兆,512K……有些在学校的学生,也许会有疑问,明明我的业务是1M,为…

打开浏览器控制台,点击应用,浏览器崩溃

调试的时候,打开控制台,点击 “应用” 立马浏览器奔溃,但是点击别的没问题 调查发现是因为manifest.json这个文件引起的 manifest.json 最主要的原因是因为没有设置这个sizes字段 Google浏览器更新大概到126之后的版本会有问题,之…

vuepress使用简介及个人博客搭建

目录 一、介绍二、环境准备三、安装运行vuepress四、目录结构五、配置文件六、导航栏配置七、导航栏logo八、浏览器图标九、侧边栏配置十、添加 Git 仓库和编辑链接十一、部署到GitHub十二、搭建成功 一、介绍 VuePress 是 Vuejs 官方提供的一个是Vue驱动的静态网站生成器&…

10.09面试题目记录

艾融软件 - 线上面试题 排序算法的时间复杂度 O(n^2):冒泡,选择,插入 O(logn):折半插入排序 O(nlogn):希尔,归并,快速,堆 O(nk):桶,…

12款超良心好用APP推荐,每一款都值得下载!

AI视频生成:小说文案智能分镜智能识别角色和场景批量Ai绘图自动配音添加音乐一键合成视频https://aitools.jurilu.com/分享是奉献的果实,分享是快乐的前提。每天给小伙伴们分享自己认可的软件,也是莫大的幸福,今天获得12款好用的软…

【qt】如何获取本机的IP地址?

需要用到这个类QHostInfo和pro里面添加network模块 用这个类的静态函数forName()来获取该主机名的信息 返回的就是这个类 这个QHostInfo类就包括主机的IP地址信息 用静态函数addresses()来获取 返回的是一个QHostAddress的容器 QList<QHostAddress>addrList hostIn…

基于React和TypeScript的开源白板项目(Github项目分享)

在学习前端开发的过程中&#xff0c;有时候我们需要一些有趣的项目来提升我们的技能。今天我要给大家介绍的是一个非常酷的项目——NinjaSketch&#xff0c;这是一个用React和TypeScript构建的简易白板工具。这个项目使用了Rough.js来实现手绘风格的效果。尽管这个应用不是响应…

知识图谱和 LLM:多跳问答

检索增强生成&#xff08;RAG&#xff09;应用程序通过将外部来源的数据集成到 LLM 中&#xff0c;擅长回答简单的问题。但他们很难回答涉及将相关信息之间的点连接起来的多部分问题。这是因为 RAG 应用程序需要一个数据库&#xff0c;该数据库旨在存储数据&#xff0c;以便轻松…

html+js+css在线倒计时

代码在图片后面 点赞加关注 谢谢大佬照顾&#x1f61c; 图例 时间到前 时间到后 源代码 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head> <meta charset"UTF-8"> <meta name"viewport" content"widthdevice-width,…

Docker:三、安装nginx与tomcat

&#x1f341;安装常见服务 &#x1f332;安装nginx &#x1f9ca;1、搜索镜像 Ⅰ.hub docker上查询&#xff1a;https://hub.docker.com/_/nginx Ⅱ. 命令查询&#xff1a;docker search nginx &#x1f9ca;2、下载镜像 命令&#xff1a;docker pull nginx &#x1f9c…

google 邮件信息收集

主要介绍通过google和fofax对目标进行邮件信息收集 chrome插件 email-whatsapp-extractor link-klipper-extract-all bulk-url-opener-extension email-whatsapp-extractor 使用正则表达式&#xff0c;获取访问页面内所有的email邮箱和whatsapp号码&#xff0c;以表格的形式导…