深度学习-图像分类
NI-DL 应用框架：图像分类，目标检测，分割提取。 底层：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++ 上层：VC++，C#.NET Winform 源码编译，支持本地部署，云部署。 图像分类：点击查看 （本文） 目标检测：点击查看 图像分割：点击查看 ...
原文：【从传统方法到深度学习】图像分类
. 问题 Kaggle上有一个图像分类比赛Digit Recognizer，数据集是大名鼎鼎的MNIST 图片是已分割 image segmented 过的 的灰度图，手写数字部分对应的是 的灰度值，背景部分为 。 手写数字图片是长这样的： 手写数字识别可以看做是一个图像分类问题 对二维向量的灰度图进行分类。 . 识别 Rodrigo Benenson给出 种方法在MNIST的错误率。本文将从传 ...
2017-06-17 15:52 0 2893 推荐指数：
相关推荐
深度学习---MRI医学图像分类
深度学习现在越来越火，也越来越多的研究工作人员用深度学习研究生物医学图像。 以上三张图片是成年人的大脑核磁共振图像，从左至右分别表示正常人、轻微某病、严重某病。 现在我在用深度学习（BP神经网络、CNN卷积神经网络、迁移学习等）在研究如何分类。 我会将我的最新研究结果以及使用到的算法通过此博客 ...
[caffe]深度学习之图像分类模型VGG解读
一、简单介绍 vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄，这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。跟googlenet不同的是。vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架。尤其是跟alexnet框架很像。vgg也是5个group的卷积、2层fc图像 ...
【深度学习系列】用Tensorflow进行图像分类
上个月发布了四篇文章，主要讲了深度学习中的“hello world”----mnist图像识别，以及卷积神经网络的原理详解，包括基本原理、自己手写CNN和paddlepaddle的源码解析。这篇主要跟大家讲讲如何用PaddlePaddle和Tensorflow做图像分类。所有程序都在 ...
【深度学习】keras + tensorflow 实现猫和狗图像分类
本文主要是使用【监督学习】实现一个图像分类器，目的是识别图片是猫还是狗。 从【数据预处理】到 【图片预测】实现一个完整的流程， 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用【迁移学习】（VGG，Resnet）做过了，迁移学习我就不说了，我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现 ...
无监督深度学习图像分类思路
，这和监督学习有啥区别，卷积神经网络训练就是训练滤波器。举个例子，狗和猫的分类，如果一开始的聚类标准是都 ...
【paddle学习】图像分类
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28871960 深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)近年来在图像领域取得了惊人的成绩，CNN直接利用图像像素信息作为输入，最大程度上保留了输入图像的所有信息，通过卷积操作 ...
（动手学深度学习）学习9 图像分类数据集
摘抄自https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.5_fashion-mnist 在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法 ...