原文:机器学习——图像训练

图片经过处理后图片会变成黑白无色彩的图像,但可以大概观察到图片中主体的轮廓信息,而还原后的图片的主体对象会被保留,图片中其他内容会变模糊,,主体对象得以突出,通过机器学习完成对图片的信息的提取,图片信息可以保存到本地像素查询本或数据库中 导入类库 提取和存储图像数据 训练图像数据 预测 保存像素查询本和处理后的图像 还原图像 执行代码 取出压缩后图像的每一个数据即像素分类id labels i, ...

2018-10-15 19:53 0 1566 推荐指数:

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机器学习,基于labelme的图像训练样本制作

  使用监督学习图像进行分割操作时,尤其是在做项目时,往往现有的数据集不能满足要求。这时候需要 我们人工进行训练样本的制作。这里推荐的一个软件是labelme。 1、安装:sudo pip3 install labelme   终端打开:直接终端输入labelme 2、打开软件后导入一个 ...

Fri Mar 08 22:53:00 CST 2019 0 771
如何保存训练好的机器学习模型

保存训练好的机器学习模型 当我们训练好一个model后,下次如果还想用这个model,我们就需要把这个model保存下来,下次直接导入就好了,不然每次都跑一遍,训练时间短还好,要是一次跑好几天的那怕是要天荒地老了。。sklearn官网提供了两种保存model的方法:官网地址 1. ...

Thu Oct 18 17:34:00 CST 2018 0 3920
机器学习:你需要多少训练数据?

机器学习:你需要多少训练数据? 作者为Google 软件工程师,美国西北大学电子信息工程博士,擅长大规模分布式系统,编译器和数据库。 从谷歌的机器学习代码中得知,目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据 ...

Mon Dec 07 04:38:00 CST 2015 0 5799
机器学习训练模型的一般错误

前言 在我们构建完机器学习模型,经常会遇到训练得到模型无法正确预测,这之后我们往往会采取下面的一些方案: 增加训练数据 减少特征的个数 增加更多的特征 增加多项式特征(X1*X2 ...) 增大lambda的值 减小lambda的值 若是不了解模型具体的问题所在 ...

Fri Nov 17 03:22:00 CST 2017 0 1635
图像——基于深度学习机器学习的深度学习笔记汇总

python基础 图像基础 图像的主要用途:分类、目标检测、图像分割、图像描述、图像生成 相关的组件:OpenCV、Tensorflow、Keras 图像的预处理:平滑与去噪——高斯滤波、中值滤波、曲率驱动滤波 图像的预处理:图像锐化 图像的预处理:边缘检测 ...

Sat Jul 21 01:38:00 CST 2018 0 2245
机器学习】DNN训练中的问题与方法

感谢中国人民大学的胡鹤老师,人工智能课程讲的很有深度,与时俱进 由于深度神经网络(DNN)层数很多,每次训练都是逐层由后至前传递。传递项<1,梯度可能变得非常小趋于0,以此来训练网络几乎不会有什么变化,即vanishing gradients problem;或者>1梯度非常大,以此 ...

Mon Nov 27 18:45:00 CST 2017 2 4223
机器学习基本概念和模型训练基本问题

什么是分类问题,什么是回归问题?以及两者的区别 什么是二叉树? 二叉树很容易理解,在这里我们一般用满二叉树:就是非叶子节点都有2个分支的树形数据结构 什么是决策树? 决策树最初是用来做 ...

Sun Oct 09 19:38:00 CST 2016 0 6013
机器学习基准训练数据集

商业敏感数据虽然难以获取,但好在仍有相当多有用数据可公开访问。它们中的不少常用来作为特定机器学习问题的基准测试数据。常见的有以下几个: 文章目录 1 UCL机器学习知识库 2 Amazon AWS公开数据集 3 Kaggle 4 KDnuggets ...

Tue Aug 21 00:59:00 CST 2018 0 918
 
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