inceptionV3 xception 注意这里调用官方的模型之后又接了自己的全连接层,前 ...
实现场景分析 业务在外呼中经常会遇到接听者因忙或者空号导致返回的回铃音被语音识别引擎识别并传递给业务流程解析,而这种情况会在外呼后的业务统计中导致接通率的统计较低,为了解决该问题,打算在回铃音进入语音识别引擎前进行识别,判断为非接通的则直接丢弃不在接入流程处理。 经过对场景中的录音音频及语音识别的文字进行分析,发现大部分的误识别回铃音都是客户忙或者是空号,与正常接通的音频特征区分很明显,如下所示 ...
2020-08-28 18:59 0 918 推荐指数:
inceptionV3 xception 注意这里调用官方的模型之后又接了自己的全连接层,前 ...
在网上看到一篇博客,地址https://www.pyimagesearch.com/2017/03/20/imagenet-vggnet-resnet-inception-xception-keras/,是关于利用keras上预训练的模型进行图像分类的示例,于是我也自己动手运行了一下,效果,一般 ...
原文链接 保存训练好的模型的代码如下: 使用时,代码如下: y即为输出的结果 ...
(一)下载inception-v3--见TensorFlow(十四) (二)准备训练用的图片集,因为我没有图片集,所以写了个自动抓取百度图片的脚本-见抓取百度图片 (三)创建retrain.py文件,进行重训练。(因为之前遇到不同版本上的不同,遇到过坑,上源码 ...
(一):进入GitHub下载模型--》下载地址 因为我们需要slim模块,所以将包中的slim文件夹复制出来使用。 (1):在slim中新建images文件夹存放图片集 (2):新建model文件夹用来放模型 (3):在datasets文件夹中新建myimages.py文件 ...
keras中含有多个网络的预训练模型,可以很方便的拿来进行使用。 安装及使用主要参考官方教程:https://keras.io/zh/applications/ https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 官网上 ...
在很多复杂的计算机视觉问题上,我们需要使用层次相对较深的卷积神经网络才能得到好结果,但是自己从头去构建卷积神经网络是一个耗时耗力的事情,而且还不一定能训练好。大家通常用到最多的技巧是,使用“预训练好的模型”初始化模型,再在自己的数据集上进行后续处理。 这里记录学习keras预训练模型的笔记 ...
1.一般的模型构造、训练、测试流程 2.自定义损失和指标 自定义指标只需继承Metric类, 并重写一下函数 _init_(self),初始化。 update_state(self,y_true,y_pred,sample_weight = None),它使用目标y_true ...