pyside2免费中文文档链接推荐:http://www.byhy.net/tut/py/gui/qt_01/ 百度OCR图像识别接口调用 一. 界面 1. 通过pyside2的qt designer工具自动化生成界面,并保存为xxx.ui文件,工具如下图: 2. 两种 ...
前言 今日给大家带来的是图像识别技术 小狗分类器 工具使用 开发环境:win python . 开发工具:pycharm 工具包 :keras,numpy, PIL 效果展示 训练集的准确率为 . ,但测试集只有 . 说明过拟合了,可以再增加一些图片,或者使用数据增强,来减少过拟合。 测试了两张图片,全都识别对了 思路分析 准备数据集 数据集的预处理 搭建卷积神经网络 训练 预测 准备数据集 我们 ...
2021-08-19 15:06 0 92 推荐指数:
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SVM分类器里面的东西好多呀,碾压前两个。怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法。 今天学到的也应该只是冰山一角,懂了SVM的一些原理。还得继续深入学习理解呢。 一些关键词: 超平面(hyper plane)SVM的目标就是找到一个超平面把两类数据分开。使边际 ...
一、内容大纲 1,贝叶斯定理 一、贝叶斯定理 假设对于某个数据集,随机变量C表示样本为C类的概率,F1表示测试样本某特征出现的概率,套用基本贝叶斯公式,则如下所示: 上式表示对于某个样本,特征F1出现时,该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来对测试样本分类呢? 举例来说,有个测试 ...
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 ...
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 ...
朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础,广泛应用于情感分类领域的优美分类器。本文我们尝试使用该分类器来解决上一篇文章中影评态度分类。 1、贝叶斯定理 假设对于某个数据集,随机变量C表示样本为C类的概率,F1表示测试样本某特征出现的概率,套用基本贝叶斯公式,则如下所示: 上式表示 ...
1. 安装配置 1、pip install pytesseract 2、pip install pillow 3、安装tesseract-ocr:http://jaist.dl.sourcef ...
这是一个最简单的图像识别,将图片加载后直接利用Python的一个识别引擎进行识别 将图片中的数字通过 pytesseract.image_to_string(image) 识别后将结果存入到本地的txt文件中 ...