项目来自唐老师猫狗识别项目及数据集。 项目具体实施步骤： 1.读取猫狗数据训练集500+500。 2.对读取的图片进行处理，处理成统一大小格式，分好标签。 3.shuffle一下，将猫狗数据掺杂混合，尽可能随机。 4.采用CNN网络训练测试。 具体代码如下： 1.读取训练集 ...

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 ...

图像识别中的深度学习 来源：《中国计算机学会通讯》第8期《专题》 作者：王晓刚 深度学习发展历史 深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉 ...

来源：《中国计算机学会通讯》第8期《专题》 作者：王晓刚 深度学习发展历史 深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域的应用取得了巨大成功。现有的深度学习模型属于神经网络。神经网络的起源可追溯到20世纪 ...

开始答辩： 　　我们的项目的方向是基于深度学习的图像识别。图像识别可以说是人工智能中相当基础而又相当有应用前景的一门技术。 　　计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。 例如交通方面的车牌识别系统；公共安全方面的的人脸识别技术、指纹识别 ...

学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒 ...

深度学习与传统图像识别 概述 传统方法中特征提取主要依赖人工设计的提取器，需要有专业知识及复杂的调参过程，同时每个方法都是针对具体应用，泛化能力及鲁棒性较差。 深度学习主要是数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提 ...

一、简介 AlexNet：(2012)主要贡献扩展 LeNet 的深度，并应用一些 ReLU、Dropout 等技巧。AlexNet 有 5 个卷积层和 3 个最大池化层，它可分为上下两个完全相同的分支，这两个分支在第三个卷积层和全连接层上可以相互交换信息。它是开启了卷积神经网络做图像处理的先河 ...