图像识别实验过程（二）图像数据集的扩展
在训练图像识别的深度神经网络时，使用大量更多的训练数据，可能会使网络得到更好的性能，例如提高网络的分类准确率，防止过拟合等。获取更多的训练样本其实是很好的想法。但是，这个方法的代价很大，在实践中常常是很难达到的。不过还有一种方法能够获得类似的效果，那就是人为扩展训练数据（Artificially ...
原文：图像识别实验过程（一）背景和介绍
研究背景 英文原文： Nearly half of the world depends on seafood for their main source of protein. In the Western and Central Pacific, where of the world s tuna is caught, illegal, unreported, and unregulated f ...
2017-03-17 17:19 0 1580 推荐指数：
相关推荐
图像识别实验过程（三） 将数据集做成VOC2007格式用于Faster-RCNN训练
1.voc2007数据集下载 2.利用labelImg工具生成xml文件 labelImg下载地址 注意：labelImg存放地址不能有中文，保存的xml文件的 ...
python之图像识别
1. 安装配置 1、pip install pytesseract 2、pip install pillow 3、安装tesseract-ocr：http://jaist.dl.sourcef ...
图像识别
图像识别 ...
图像识别模型
了一个实验用的卫星图片分类数据集，这个数据集一共6个类别， 见下表所示 在data_pre ...
python 图像识别
这是一个最简单的图像识别，将图片加载后直接利用Python的一个识别引擎进行识别 将图片中的数字通过 pytesseract.image_to_string(image) 识别后将结果存入到本地的txt文件中 ...
OpenCV图像识别
来实现。计算机视觉是一个跨学科领域，它解决如何使计算机从数字图像或视频中获得高层次的理解的问题。这里的想法 ...
用例子讲解图像识别过程
图像识别概念 图像识别是识别图像中物体的类别(属于哪一个类)的任务。图像识别通常被称为Image Classification、Categorization、Clustering。 卷积神经网络（CNN）出现之前，一般用HOG、SIFT、SURF等方法先从图像中提取特征，然后通过特征确定 ...