原文:21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解03—打造自己的图像识别模型

书籍源码:https: github.com hzy Deep Learning Examples CNN的发展已经很多了,ImageNet引发的一系列方法,LeNet,GoogLeNet,VGGNet,ResNet每个方法都有很多版本的衍生,tensorflow中带有封装好各方法和网络的函数,只要喂食自己的训练集就可以完成自己的模型,感觉超方便 激动 因为虽然原理流程了解了,但是要写出来真的。。 ...

2018-11-09 18:08 2 799 推荐指数:

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基于深度学习图像识别模型发展

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 ...

Mon Apr 13 18:24:00 CST 2020 0 625
基于深度学习ResNet模型图像识别

开始答辩:   我们的项目的方向是基于深度学习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 ...

Sat Apr 18 04:58:00 CST 2020 0 1401
打造自己的图像识别模型

1.目标 本篇文章介绍的重点是如何使用TensorFlow在自己的图像数据上训练深度学习模型,主要涉及的方法是对已经预训练好的ImageNet模型进行微调(Fine-tune)。使用谷歌的Colaboratory(python3 环境)实现。 2.微调原理 什么是微调?这里以VGG16为例 ...

Thu May 16 01:36:00 CST 2019 0 998
打造自己的图像识别模型

3.1 微调的原理 在已经训练好的模型中,对指定层进行参数的微调,使之适应新的问题。 3.2 数据准备 将数据集切分成训练集和验证集 将数据转换为tfrecord格式 首先需要将数据转换成tfrecord的形式。在data_prepare文件夹下,运行 ...

Tue Mar 12 02:44:00 CST 2019 0 1041
 
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