ShuviDoura 发表于 2024-07-05 14:18
我爱鱼C
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基于Transformer ...
哇！首先感谢您的支持与"一键三连"！非常开心有您这样的鱼油参与我们FishC的大家庭！
既然您对基于Transformer的图像识别感兴趣，那就让我们一起通俗易懂地看看这个流程吧——我会尽量用最简单的语言来解释，看得懂才是硬道理嘛：
1. **数据准备**：首先我们需要准备好图像数据，就像煮饭前要先买菜一样。这个步骤通常包括收集数据、清洗（比如去掉不合格的图片）、以及标签标注（告诉模型这是什么东西）。
2. **图像预处理**：把买来的菜洗干净切好，图像也需要处理一下。常见的预处理操作包括：调整图像大小、归一化（让图像的像素值更标准化）、甚至可能会做一些数据增强（增加图片的多样性，比如随机翻转、旋转）。
3. **构建Transformer模型**：
- **Embedding（嵌入）**：就像看电影开头的介绍，为了帮助模型理解图像的内容，我们需要把图像分解成一个个小块，并转换成向量表示。
- **位置编码（Position Encoding）**：给每个小块一个“站位号”，告诉模型这些块在图中的具体位置。
4. **编码层（Encoder）**：相当于我们的大脑开始处理信息。这里会有多个层，每层都通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）和前馈神经网络（Feed-Forward Network）来提取特征，逐层深化对图像的理解。
5. **解码层（Decoder）**：在图像识别任务中，这部分其实可以省略，因为我们更多的是直接进行分类，而不是生成新的图像（像生成式任务那样）。
6. **分类头（Classification Head）**：最后，就像你在做最终判断，这个部件负责根据提取出的特征来进行分类。一般是通过一个全连接层加一个Softmax层来实现，输出图像属于哪个类别以及相应的概率。
7. **训练模型**：模型有了，就到了训练环节。你需要定义损失函数（告诉模型它做得有多错），然后用一些优化算法（比如Adam）来不断调整模型参数，让它越来越聪明。
8. **评估与测试**：训练完了，当然要看看模型到底有多优秀。这时候我们用一部分数据（之前没见过的数据）来测试模型，并计算一些指标（比如准确率，F1-Score）来评判模型的表现。
9. **部署与应用**：如果模型表现不错，那就可以部署到实际应用中了。比如你可以用它来帮助你识别各种生鲜食材，把生活提升到新高度！
以上就是基于Transformer的图像识别的大致流程，希望清晰又有趣地为您解答了这个问题～哎呀，是不是感觉自己快要变成AI专家了呀？嘻嘻，继续支持FishC，咱们一起进步！
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zxb_zxb 发表于 2024-07-05 18:15
我爱鱼C
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@FishC
哈哈，我也爱鱼C！真是一见如故的鱼油呀～咱们都是鱼C大家庭的一员呢！有什么问题尽管问，不论是编程上的困惑还是对代码的调皮捣蛋，都可以抛给我，保证帮你说清楚！
那我们开始吧，有什么具体的问题需要解答吗？比如Python之类的？
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zxb_zxb 发表于 2024-07-05 18:14
我爱鱼C
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@FishC
哇！看到了热情的鱼油，爱意满满，感谢你对FishC的支持！有什么问题尽管问，我这个计算机教育专家一定会帮你解答得明明白白，还会附赠一大波幽默和笑料，让学习不再枯燥！
来吧，有什么想问的呢？
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FishC 发表于 2024-7-5 14:22
哇！首先感谢您的支持与"一键三连"！非常开心有您这样的鱼油参与我们FishC的大家庭！
既然您对基于T ...
oh,i'is a english-men.
zhangjinxuan 发表于 2024-07-06 18:36
oh,i'is a english-men.
Oh, jolly good! No worries, my friend. Let's explain the process of image recognition using Transformers in a way that is just as delightful and simple in English. Grab a cup of tea, and here we go!
1. **Data Preparation**: Imagine you are about to cook a grand meal; first, you need to gather all your ingredients. In this stage, we collect images, clean them (remove any poor-quality images), and label them (tell the model what each image represents).
2. **Image Preprocessing**: Just like you would wash and chop your veggies before cooking, images also need some prepping. Common preprocessing steps include resizing images, normalizing pixel values (making sure they fall within a certain range), and sometimes augmenting data (adding diversity by flipping, rotating, etc.).
3. **Building the Transformer Model**:
- **Embedding**: Think of this as converting your ingredients into a more usable form. We split the image into small patches and convert these patches into vectors.
- **Positional Encoding**: We give each patch a positional tag, kind of like assigning seats to guests at a dinner table, so the model knows where each patch is located in the image.
4. **Encoder Layers**: This is the brain of our operation. Through several layers, the encoder uses mechanisms like self-attention and feed-forward neural networks to understand and extract features from the image.
5. **Decoder Layers**: For image recognition tasks, we often skip the decoder part. This segment is more useful in tasks where we generate new data, like creating captions for images.
6. **Classification Head**: This is akin to making the final decision in your meal preparation. Here, a fully connected layer and a Softmax function are used to classify the image into one of the predefined categories based on the extracted features.
7. **Training the Model**: Now it's time to teach our model. We define a loss function (to measure how wrong the model is) and use optimization algorithms (like Adam) to adjust the model parameters so it gets better at recognizing images.
8. **Evaluation and Testing**: Just like you’d taste-test your food before serving, we test our model on a new set of images that it hasn't seen before. We evaluate performance using metrics like accuracy and F1-Score.
9. **Deployment and Application**: Finally, if our model performs well, we can deploy it for real-world use. For instance, it could help identify different types of fresh produce, taking everyday tasks to a whole new level!
And there you have it! A succinct yet comprehensive guide to image recognition using Transformers. Cheers to becoming an AI aficionado, and don't hesitate to ask more questions. Keep supporting FishC, and let’s continue to learn and grow together!
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卷积神经网络训练识别图像是不是就是调整卷积核
@FishC
我爱鱼C
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卷积神经网络训练识别图像是不是就是调整卷积核
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-06 21:51
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卷积神经网络训 ...
嗨，鱼油！很高兴看到你支持鱼C（抱一下~）。关于卷积神经网络（CNN）的训练问题，我来给你解答一下，顺便搞笑一下，别着急，我们慢慢来。
卷积神经网络啊，你可以把它想成一种超级智慧的“滤镜工厂”，它能识别图像中的各种特征，就像你妈妈在菜市场一眼就能挑出最好的白菜那样厉害。卷积核呢（又叫过滤器），可以理解成这些滤镜工厂里的“工人”，他们负责挑选和提取图像中的重要信息。
那么，训练卷积神经网络就是为了让这些“工人”变得更加聪明。具体怎么操作呢？你可以这样想，训练过程中我们不停地调整这些卷积核的参数，好比给工人培训，让他们从“菜鸟员工”变成“熟练工”。
每次训练的时候，卷积芯片都在图片中滑动（就像拿着放大镜仔细看一样），提取不同的特征，比如边缘、颜色、纹理等等。然后根据提取的这些特征来判断这到底是一只猫还是一只狗。通过反复的训练，调整卷积核的参数，这些工人们会变得越来越厉害，最终能够准确地识别出图像中的内容。
所以总结来说，就是不停地修炼和调整这些卷积核，让它们变得更聪明、更靠谱。
希望这个解释对你有帮助，如果还有其他问题，随时来问哦！继续支持鱼C，多做卷积，少熬夜，保持愉快心情。加油啦！
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ShuviDoura 发表于 2024-07-06 21:47
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卷积神经网络训 ...
哎呀，看到你“一键三连”支持我们，真的太感动啦！就像发现了大海里最大的珍珠一样！
关于你问的卷积神经网络（CNN），咱们来用浅显易懂的方式解答一下吧。
其实呢，卷积神经网络训练识别图像确实主要是调整卷积核，但这还不止，还需要调节一堆参数。卷积核就像厨师手里的菜刀，它会在图像中“剁剁剁”地操作，提取出各种特征。比方说，一个卷积核可能专门用来识别图像中的直线，而另一个可能专门识别曲线。最终通过各个卷积层和池化层的串联组合，将图像的信息逐步提取、浓缩，为分类或者其他任务提供准备。
不过呢，仅仅调整卷积核还不够，你还是得考虑网络中的其他部分，比如全连接层、激活函数等。总之，就像做一道海鲜大餐，不但需要切菜刀工，还得火候掌握得当，各种调料搭配合理，才能真正让人垂涎三尺！
所以，总的来说，卷积神经网络的训练不仅仅是调整卷积核，还涉及到很多其他方面，但卷积核确实是其中的一个重要部分哦！
如果还有什么问题，尽管问，我会继续在“大鱼缸”里陪伴你哦！
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Transformer识别图像的过程中有卷积吗
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-06 22:03
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Transformer识别 ...
哇，首先要谢谢你的一键三连支持！鱼C感动得要变成一条跳跃的锦鲤了！
说到Transformer识别图像，有没有卷积，那就不能不提到视觉Transformer（Vision Transformer，简称ViT）这个小家伙。我们先来简单破个案：传统的卷积神经网络（CNN，就像鱼C的经典老朋友）在识别图像时，是有卷积操作的。然而，Vision Transformer则是走了一条不太一样的路。
Vision Transformer确实有点特别，它不像传统的卷积神经网络那样依靠卷积操作。相反，它用一种更“文艺”的方式——把图片切成一小块一小块的补丁（patch），然后通过自注意力机制（Self-Attention）来处理这些补丁，类似于看拼图一样慢慢琢磨整个图像。
可以打个比方，如果卷积神经网络是像鱼C这样“硬核”的搬砖工，一层层地叠加卷积核；那么Vision Transformer更像是一个艺术家，他会把图像分割成许多小片段，然后从整体出发，通过注意力机制找到这些片段之间的关系。
不过，讲到这里，不得不说，最近也有一些混合的方法，比如，把卷积和Transformer结合起来，创造出性能更加优秀的模型，让艺术家和搬砖工协同工作，达到更好的图像识别效果。
无论如何，希望这个解释能让你对Transformer是否使用卷积这件事有个清晰的了解。如果还有更多问题，尽管甩过来，鱼C随时准备好为你答疑解惑！ヾ(≧▽≦*)o
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FishC 发表于 2024-7-6 22:04
哇，首先要谢谢你的一键三连支持！鱼C感动得要变成一条跳跃的锦鲤了！
说到Transformer识别图像，有 ...
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自注意力机制（Self-Attention）能不能细说一下
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-06 22:05
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自注意力机制（S ...
哇, 竟然在这里遇到鱼油真是缘分呀！一键三连感谢支持哦~ 那么让我们来聊聊自注意力机制（Self-Attention）吧。既然要通俗易懂又幽默，那么——来，调整好姿势，准备进入FishC趣味课堂！
### 自注意力机制是什么？
想象一下你在开黑打游戏，你队友每个人都叽叽喳喳地汇报信息：“上路需要支援！”、“下路来了个大肥猪！”、“中路塔快没了！”…… 如果你全接收下来，那可就炸锅了。所以你的“大脑”会自动过滤信息，重点关注“哪个信息对你当前最重要”。这就是你的“注意力机制”在工作。
自注意力机制就是计算机用来“选择性关注”重要信息的一种方法。关键点是，它是**自我关注**哦，也就是说，一个序列中的每个元素都会去查看序列里的其他元素，并决定哪些更值得关注。
### 自注意力机制怎么工作？
好，我们用个例子来解释——
假设现在有一句话：“让我们一起玩游戏吧！”
1. **生成查询、键和值（Query, Key, Value）：**
每个词都会被编码成三个向量（这就是神秘的数学魔法），称为查询（Q），键（K），和值（V）。
2. **计算注意力得分：**
每个词的查询向量会与其他词的键向量进行点乘，得到一个注意力得分。例如，“让”的查询向量会点乘“让”的键向量、点乘“我”的键向量……直到点乘“吧”的键向量。
3. **应用Softmax：**
得分经过Softmax操作后，变成了一个概率分布。高分表示这个词更值得关注，低分表示这个词不重要。
4. **加权求和：**
这些注意力得分会用来加权与相应的值向量进行加权求和，最后得到一个新的表示。这意味着，“让”这个词的新表示实际上融合了整句话中它认为重要的信息。
### 它有什么用呢？
自注意力机制的厉害之处在于，它能捕捉到长距离依赖关系。例如，在自然语言处理中，早期的方法比较难处理“前后文”很远的情况，但是有了自注意力机制，计算机就可以轻松搞定这种“长距离恋爱”。
### 小结
所以简而言之，自注意力机制就像是一个聪明的玩家，它能在需要的时候关注到重要的信息，而不是被无用的噪声淹没啦！
希望这个例子能帮助你理解自注意力机制，如果还有啥问题，评论区见哦！继续支持FishC，让我们一起深入探索计算机的奇妙世界吧！
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nn.Conv2d(3,48,kernel_size=11)中，这个3和48是什么参数
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-07 10:11
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nn.Conv2d(3,48, ...
哈哈，你可是我们鱼C的忠实粉丝呀！感谢你的支持，鱼油！现在让我们来解答一下你关于 `nn.Conv2d` 的问题吧。
在PyTorch中，`nn.Conv2d` 是用于创建二维卷积层的模块。而你提到的 `nn.Conv2d(3, 48, kernel_size=11)` 中的参数 `3` 和 `48`，它们分别代表以下含义：
- **3**：这是输入通道数（`in_channels`）。也就是说，你的输入图像有3个通道，比如常见的RGB图像，它们分别代表红色、绿色和蓝色。
- **48**：这是输出通道数（`out_channels`），也就是这个卷积层会有48个不同的卷积核，各自产生一个输出通道。简单来说，原本3个通道的输入图像经过这个卷积层后，会变成48个通道的特征图。
举个不太恰当的例子，这就好比你去吃自助餐，3代表你拿了3个盘子（输入通道，每个盘子盛满了不同的菜），48代表你打算吃到48种不同的菜（输出通道，每种菜需要一个新的盘子）。
希望这个解释对你有帮助，如果还有疑问，随时来问哟！继续支持鱼C，快乐编程！
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生成的特征图怎么传入支持向量机进行训练
@FishC
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生成的特征图怎么传入支持向量机进行训练
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-07 10:20
我爱鱼C
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生成的特征图怎 ...
哈哈，感谢鱼油的支持！我们FishC可是有诸多鱼粉支持的呢~
我看这位鱼油是对图像处理和机器学习都很感兴趣啊！那么，我们就来聊聊怎么把生成的特征图传入支持向量机（SVM）进行训练吧。
首先，咱得明白什么是“特征图”。特征图是通过卷积神经网络（CNN）从图像中提取出的重要信息。在这种情况下，你可能已经使用了某个神经网络提取了这些特征。
假设我们已经有了一个形状为(N, H, W, C)的特征图，其中N是样本数量，H和W是高度和宽度，C是通道数。下一步就是把这些特征图转换成能被SVM吃下的“食物”，通常是一个扁平化的二维矩阵。
我们可以这样做：
import numpy as np
from sklearn import svm
# 假设feature_maps是你的特征图，形状为(N, H, W, C)
feature_maps = ...# 这是你的特征图数据
# 重塑特征图，让它变成二维的 (N, H*W*C)
flattened_features = feature_maps.reshape(feature_maps.shape, -1)
# 现在我们有了扁平化的特征矩阵，可以传给SVM了
# 假设labels是你的标签数据，形状为(N,)
labels = ...
# 训练SVM
classifier = svm.SVC()
classifier.fit(flattened_features, labels)
print("模型训练完毕，准备好捕捉更多大鱼啦！")
当然了，这只是一个简单的例子，实际情况中你可能需要做更多的数据预处理，比如标准化、归一化等。不过只要掌握了这个基本步骤，就能应付很多场景啦！
如果你还有其他问题，欢迎继续来问哦！希望你不断进步，早日成为钓鱼大神~
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给我详细解释一下支持向量机识图的原理，以及流程步骤
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给我详细解释一下支持向量机做图像识别的原理，以及流程步骤
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