基于深度学习的图像分类：使用Capsule Networks实现高效分类
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把“思考”塞进 1 KB：我用纯 C 语言给单片机手搓了一个微型 Transformer 推理引擎
XTao EmbedLogs:
具体怎么弄的方便出个完整教程吗，能跟着做出来部署到h743上就可以
把“思考”塞进 1 KB：我用纯 C 语言给单片机手搓了一个微型 Transformer 推理引擎
茉莉使者Moriko:
这个想法太酷了
基于深度学习的图像分类：使用Inception-v3实现高效分类
Blossom.118:
Inception-v3 是一种高效的深度卷积神经网络架构，其通过多尺度特征提取来提升图像分类的准确性和鲁棒性。以下是其多尺度特征提取中不同尺度特征融合的关键机制：
1. Inception 模块的结构设计
Inception-v3 的核心是 Inception 模块，每个模块都包含多个并行的分支，这些分支分别提取不同尺度的特征：
• 1 × 1 卷积分支：用于提取局部特征，同时起到降维和增加非线性的作用。
• 3 × 3 卷积分支：用于提取中等尺度的特征。
• 5 × 5 卷积分支：用于提取更大尺度的特征。
• 池化分支：通过池化操作提取更全局的特征。
这些分支并行运行，使得网络能够同时处理不同尺度的特征。每个分支的输出在模块的末端被拼接（concatenation）在一起，从而实现了不同尺度特征的有效融合。
2. 特征融合策略
• 特征拼接（Concatenation）：在每个 Inception 模块中，不同分支提取的特征图在通道维度上进行拼接。这种拼接方式保留了所有尺度的特征信息，使得后续的卷积层可以同时利用这些不同尺度的特征。
• 逐层融合：Inception-v3 中的多个 Inception 模块是逐层堆叠的，每一层的输出都包含了不同尺度的特征。通过这种逐层的特征融合，网络能够逐步构建出更丰富的特征表示。
3. 辅助分类器的作用
Inception-v3 在网络的中间层引入了辅助分类器（auxiliary classifiers），这些辅助分类器不仅用于训练过程中的梯度反向传播，还能够帮助网络更好地融合不同尺度的特征：
• 中间层特征利用：辅助分类器利用中间层的特征进行分类，这些中间层的特征已经经过了多尺度特征提取和融合，因此辅助分类器可以进一步强化网络对不同尺度特征的利用。
• 梯度正则化：辅助分类器的梯度反向传播能够对中间层的特征提取过程进行正则化，使得网络在训练过程中更加关注不同尺度特征的融合，从而提升模型的鲁棒性。
4. 全局平均池化
在 Inception-v3 的最后阶段，网络使用全局平均池化（Global Average Pooling）将特征图转换为固定长度的特征向量。全局平均池化能够对不同尺度的特征进行加权平均，进一步融合了不同尺度的特征信息，使得最终的特征表示更加鲁棒。
5. 多尺度特征提取的优势
• 提升分类准确性：通过多尺度特征提取和融合，网络能够捕捉到图像中的局部细节、中等尺度的结构以及全局信息，从而更全面地理解图像内容，提升分类的准确性。
• 增强鲁棒性：多尺度特征融合使得网络对输入图像的尺度变化、局部遮挡和噪声等具有更强的鲁棒性。
Inception-v3 的多尺度特征提取和融合机制是其高效性和鲁棒性的关键所在，这种设计思路也为后续的深度学习模型提供了重要的参考。
基于深度学习的图像分类：使用ResNet实现高效分类
Blossom.118:
基于深度学习的医学图像（红细胞形态）识别与分类：自学指南
一、前言
医学图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，特别是在红细胞形态识别和分类方面，深度学习技术已经取得了显著的进展。红细胞形态识别可以帮助医生更准确地诊断血液疾病，如贫血、疟疾等。本文将详细介绍如何使用深度学习技术进行红细胞形态识别和分类，从理论基础到实践操作，帮助你系统地学习这一领域。
二、理论基础
1. 医学图像处理的基本概念
医学图像处理是指对医学图像进行分析和处理，以提取有用信息的技术。红细胞形态识别和分类是医学图像处理中的一个重要应用，其目标是从显微镜图像中识别和分类红细胞的形态。
2. 深度学习在医学图像处理中的应用
深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），在医学图像处理中取得了显著的成果。近年来，研究者们提出了多种基于深度学习的方法来处理红细胞形态识别和分类任务。
三、实践操作
1. 数据集准备
数据集是进行红细胞形态识别和分类的基础。常用的红细胞图像数据集包括慕尼黑血细胞形态学数据集（TMAMD）。这些数据集包含了不同形态的红细胞图像，以及相应的标注信息。
2. 图像预处理
图像预处理是医学图像处理中的一个重要步骤。常见的预处理方法包括：
• 去相关拉伸（DCS）：用于增强图像的对比度。
• 直方图匹配：用于标准化图像的染色。
• 模糊C均值聚类（FCM）：用于分割红细胞。
3. 模型选择与训练
选择合适的深度学习模型是实现红细胞形态识别和分类的关键。常用的模型包括：
• YOLOv3：用于快速检测和分类红细胞。
• SqueezeNet：用于高效分类红细胞。
• DeepLabv3：用于精确分割红细胞。
4. 模型评估
评估模型的性能是医学图像处理中的一个重要环节。常用的评估指标包括：
• 精确率（Precision）：正确预测为正类的正样本数量与预测为正类的总样本数量的比值。
• 召回率（Recall）：正确预测为正类的正样本数量与实际为正类的总样本数量的比值。
• 准确率（Accuracy）：正确预测的样本数量与总样本数量的比值。
四、案例分析
1. 基于YOLOv3的红细胞检测
YOLOv3是一种单阶段目标检测算法，能够快速检测和分类红细胞。在BCCD数据集上，YOLOv3模型对红细胞的平均识别准确率达到了80.41%。
2. 基于SqueezeNet的红细胞分类
SqueezeNet是一种轻量级的深度学习模型，能够高效地分类红细胞。在TMAMD数据集上，SqueezeNet模型对红细胞的平均分类准确率达到了97.9%。
3. 基于DeepLabv3的红细胞分割
DeepLabv3是一种基于空间金字塔池化（ASPP）和空洞卷积（Atrous Convolution）的分割模型，能够精确地分割红细胞。在MH数据集上，DeepLabv3模型对红细胞的分割准确率达到了91.41%。
五、总结
通过上述步骤，你可以系统地学习和实践红细胞形态识别和分类。从数据集准备到模型选择，再到模型训练和评估，每一步都至关重要。希望本文能够帮助你更好地理解和应用深度学习技术，为医学图像处理领域做出贡献。
六、参考文献
Deep ensemble learning enables highly accurate classification of stored red blood cell morphology. Nature. 2023-02-23.
基于改进Vision Transformer 的血细胞图像识别方法研究. 生物医学工程学杂志. 2025-07-08.
Red blood cell segmentation and classification using hybrid image processing-squeezenet model. Springer. 2025-02-06.