引言:智能視覺,鴻蒙設備的"眼睛" 在智能化時代,設備能否"看懂"世界成為衡量其智能水平的關鍵指標。HarmonyOS通過強大的端側AI能力,為開發者提供了一整套圖像識別解決方案。無論是相冊自動分類、工業質檢,還是AR導航,都離不開圖像識別技術的支持。本文將深入解析HarmonyOS圖像識別的三大核心任務:圖像分類、目標檢測和圖像分割的實現原理與代碼實踐。 一、核心概
注意數據集中大約一半為增強圖片主要為旋轉增強圖片 數據集類型:圖像分類用,不可用於目標檢測無標註文件 數據集格式:僅僅包含jpg圖片,每個類別文件夾下面存放着對應圖片 圖片數量(jpg文件個數):4637 分類類別數:2 類別名稱:['infected','notinfected'] 每個類別圖片數: 訓練集圖片數:4074 - i
注意數據集中圖片有超過一半是增強圖片 數據集類型:圖像分類用,不可用於目標檢測無標註文件 數據集格式:僅僅包含jpg圖片,每個類別文件夾下面存放着對應圖片 圖片數量(jpg文件個數):11303 分類類別數:2 類別名稱:['Normal','OSCC'] 每個類別圖片數: 訓練集圖片數:9264 - Normal訓練集圖片數:43
數據集類型:圖像分類用,不可用於目標檢測無標註文件 數據集格式:僅僅包含jpg圖片,每個類別文件夾下面存放着對應圖片 圖片數量(jpg文件個數):898 分類類別數:4 類別名稱:['cordana','healthy','pestalotiopsis','sigatoka']=['棒孢黴葉斑病','健康','擬盤多毛孢葉斑病','香蕉葉斑病'] 每
數據集類型:圖像分類用,不可用於目標檢測無標註文件 數據集格式:僅僅包含jpg圖片,每個類別文件夾下面存放着對應圖片 圖片數量(jpg文件個數):4994 分類類別數:5 類別名稱:['basophil','erythroblast','monocyte','myeloblast','seg_neutrophil']=['嗜鹼性粒細胞','幼紅細胞','單
Prototypical Networks 在圖像識別中的表現 Prototypical Networks(原型網絡)在圖像識別領域,尤其是在小樣本學習(Few-Shot Learning)和零樣本學習(Zero-Shot Learning)任務中,展現出了顯著的優勢和良好的性能。以下是其在圖像識別中的表現和特點: 1.性能優勢 小樣本學習:原型網絡通