原文:用Python图像识别技术打造一个小狗分类器,实现让机器自己去“学习”~

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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python实现图像识别

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 ...

Thu Feb 03 23:55:00 CST 2022 0 3059
菜鸟之路——机器学习之SVM分类器学习理解以及Python实现

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 ...

Fri Aug 24 05:06:00 CST 2018 1 24634
Python机器学习笔记(1)——贝叶斯分类器—MultinomialNB

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 ...

Thu Nov 04 22:44:00 CST 2021 0 1244
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 ...

Tue Mar 12 02:44:00 CST 2019 0 1041
Python机器学习(5)——朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器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 ...

Wed Aug 29 21:48:00 CST 2018 0 1967
python图像识别

1. 安装配置 1、pip install pytesseract 2、pip install pillow 3、安装tesseract-ocr:http://jaist.dl.sourcef ...

Fri Jul 20 22:23:00 CST 2018 0 1598
python 图像识别

这是一个最简单的图像识别,将图片加载后直接利用Python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 ...

Mon May 28 01:16:00 CST 2018 0 857
 
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