Since 2014, very deep convolutional neural networks have been proposed and become the must-have weapon for champions in all kinds of competition. In this report, a pipeline is introduced to perform the classification of smoking and calling by modifying the pretrained inception V3. Brightness enhancing based on deep learning is implemented to improve the classification of this classification task along with other useful training tricks. Based on the quality and quantity results, it can be concluded that this pipeline with small biased samples is practical and useful with high accuracy.


翻译:自2014年以来,提出了非常深层的进化神经网络,成为各种竞争中冠军必备的武器;在本报告中,引入了一条管道,通过修改经过培训的初始阶段来进行吸烟分类和调用;V3. 在深层学习的基础上加强亮度,以改进这一分类任务的分类以及其他有用的培训技巧;根据质量和数量结果,可以得出结论,这一带有小片偏差样本的管道是实用的,而且非常准确。

0
下载
关闭预览

相关内容

[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning
Arxiv
4+阅读 · 2019年4月9日
Learning to Weight for Text Classification
Arxiv
8+阅读 · 2019年3月28日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员