神经网络可以通过使用 包来构建。 既然你已经了解了 ，而 依赖于 来定义模型并对其求微分。一个 包含多个网络层，以及一个返回输出的方法 。 例如，查看下图中的对数字图片分类的网络： 这是一个简单的前馈网络。它接受输入，并将输入依次通过多个层，然后给出输出结果。 对于神经网络来说，一个经 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-01-31 00:56:57
阅读次数：
363
假设你要处理一个新数据集，让你做图片分类，这个数据集是关于Flowers的，问题是，数据集中flower的类别很少，数据集中的数据也不多，你发现从零开始训练CNN的效果很差，很容易过拟合，怎么办呢，于是你想到了使用Transfer Learning，用别人已经训练好的Imagenet的模型来做。 做 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-01-12 17:13:35
阅读次数：
345
图片分类： jpg：压缩比大，色彩丰富 png：压缩比小，色彩丰富，清晰，，支持透明效果，一般用于高清的活动页面 gif：动画效果 APNG、Webp：新出的格式，兼具jpg和png的优点，缺点是浏览器支持差 图片加载方式，根据图片压缩算法的不同分为两类： 1.由模糊到清晰：小波算法 2.从上到下逐 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-01-03 14:07:56
阅读次数：
273
本文介绍如何使用keras作图片分类（2分类与多分类，其实就一个参数的区别。。。呵呵） 先来看看解决的问题：从一堆图片中分出是不是书本，也就是最终给图片标签上：“书本“、“非书本”，简单吧。 先来看看网络模型，用到了卷积和全连接层，最后套上SOFTMAX算出各自概率，输出ONE-HOT码，主要... ...
分类：
其他好文 时间：
2017-12-31 00:40:44
阅读次数：
218
我们一般用深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST或者CIFAR-10，因为数据都是别人准备好的，有的甚至是一个函数就把所有数据都load进来了，所以跑起来都很简单，但是跑完了，好像自己还没掌握图片分类的完整流程，因为他们没有经历数据处理的阶段，所以谈不上走过一遍深度学习的分类实现过程。今天我想给 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-12-20 13:45:36
阅读次数：
250
归纳卷积神经网络的常用算法在卷积算法之前，是有很多图片分类和识别的机器学习算法，像SVM向量机的原理特别复杂，卷积算法还是比较易懂，一方面避免全连接带来的庞大参数，主要通过提取特征值，算法准确率也是最高的，几乎可以跟人工识别相提并论了。 经典算法： 1，LeNet算法： LeNet算法的流程是： I ...
分类：
编程语言 时间：
2017-11-22 15:21:34
阅读次数：
246
在训练神经网络之前，我们必须有数据，作为资深伸手党，必须知道以下几个数据提供源： 一、CIFAR-10 CIFAR-10图片样本截图 CIFAR-10是多伦多大学提供的图片数据库，图片分辨率压缩至32x32，一共有10种图片分类，均进行了标注。适合监督式学习。CIFAR-10数据下载页面 二、Ima ...
分类：
其他好文 时间：
2017-10-31 14:25:44
阅读次数：
1044
接下来几天，将把自己最近读的关于图片分类的经典网络模型论文整理一遍。大概做个摘要。这些论文都是在imagenet上1.2 million数据训练出来的。 由于从这些预训练的网络训练的deep feature有良好的泛化能力，可以应用到其他不同的CV问题，而且比传统的hand-craft featur ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-03 14:53:06
阅读次数：
790
小任务：实现图片分类 1.图片素材 python批量压缩jpg图片: PIL库 resize http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/50248409 2.环境搭建 windows下python的安装 版本比较 2.7 vs 3.6 https ...
分类：
编程语言 时间：
2017-08-26 23:31:29
阅读次数：
326
2017-08-12 1.图片分类是很多CV任务的基础； 2.图片分类要面临很多的问题，比如图片被遮挡，同一种动物有很多种颜色，形状等等，算法需要足够强壮； 3.所以很难直接写出程序来进行图片分类，常用的方法是数据的驱动的方法： 4.KNN: 重点在于选取K的数值，可以采取交叉验证的方式，找到最佳的 ...
分类：
移动开发 时间：
2017-08-12 16:18:08
阅读次数：
215
