猫狗分类CNN
猫狗分类CNN 实验环境 编译器 ：win10+python3.7.4+pycharm2018 库： anaconda+pytorch+tensorflow+tensorboardX 硬件 gpu（可以没有） 性能： accuracy：准确度大概稳定在0.6左右。这是在二分类的情况下 ...
原文：CNN基础一：从头开始训练CNN进行图像分类（猫狗大战为例）
本文旨在总结一次从头开始训练CNN进行图像分类的完整过程 猫狗大战为例，使用Keras框架 ，免得经常遗忘。流程包括： 从Kaggle下载猫狗数据集 利用python的os shutil库，制作训练集和测试集 快速开发一个小模型作为基准 只要效果比随机猜略好即可，通常需要有一点过拟合 根据基准表现进行改进，比如针对过拟合的图像增强 正则化等。 从Kaggle下载猫狗数据集 具体可参考 制作数据集 ...
2019-12-02 16:28 0 1330 推荐指数：
相关推荐
tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类1
利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 读取图片文件 产生用于训练的批次 定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络） 训练 1 读取图片文件 这里文件名作为标签，即类别（其数据类型要确定，后面要转为tensor类型数据 ...
CNN图像分类入门
CNN图像分类 入门 本次入门学习的项目是CNN图像分类的花卉识别 通过使用五种各五百张不同种类的花卉图片进行模型训练 训练结果如下： 预测成功率大概在64%左右（与训练集过少还是有一些关系的） 预测结果如下： 代码部分 训练代码解释部分： 模型导入 ...
基于CNN的图像分类算法
* １ 对卷积神经网络的研究可追溯到1979和1980年日本学者福岛邦彦发表的论文和“neocognition”神经网络。 * ２ AlexNet使用卷积神经网络解决图像分类问题，在ILSVR2012中获胜并大大提升了state-of-start的准确率（大概16%左右）。（在11年top5 ...
Pytorch和CNN图像分类
Pytorch和CNN图像分类 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不 ...
tensorflow 1.0 学习：用CNN进行图像分类
tensorflow升级到1.0之后，增加了一些高级模块： 如tf.layers, tf.metrics, 和tf.losses，使得代码稍微有些简化。 任务：花卉分类 版本：tensorflow 1.0 数据：http://download.tensorflow.org ...
ML .NET 猫狗图像分类
本文将使用ML .NET的图像分类对猫狗的图像数据进行训练，得到模型； 并且开发一个简单的识别程序用来识别猫咪和狗狗。 流程 根据什么是 ML.NET 以及它如何工作？中的描述，我们知道，工作流如图： 这里我按照我的理解重新画了一幅： 首先我们需要准备训练数据集和测试数据集； 然后通过训练 ...
tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类2（保存模型&测试单张图片）
神经网络训练的时候，我们需要将模型保存下来，方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试。因此，我们需要创建一个saver保存模型。 训练好的模型信息会记录在checkpoint文件中，大致如下： 其余还会生成一些文件，分别 ...