前言:最近參加百度點石大賽,完成商家招牌的分類和檢測,把實驗過程簡單記錄下來,具體步驟如下。 環境配置:windows下的visual studio2013和caffe(cpu版本)環境搭建請看我另一篇博客:http://www.cnblogs.com/wmr95/articles ...
Caffe是目前深度學習比較優秀好用的一個開源庫,采樣c 和CUDA實現,具有速度快,模型定義方便等優點。學習了幾天過后,發現也有一個不方便的地方,就是在我的程序中調用Caffe做圖像分類沒有直接的接口。Caffe的數據層可以從數據庫 支持leveldb lmdb hdf 圖片 和內存中讀入。我們要在程序中使用,當然得從內存中讀入。參見http: caffe.berkeleyvision.org ...
2015-05-01 21:28 0 2100 推薦指數:
前言:最近參加百度點石大賽,完成商家招牌的分類和檢測,把實驗過程簡單記錄下來,具體步驟如下。 環境配置:windows下的visual studio2013和caffe(cpu版本)環境搭建請看我另一篇博客:http://www.cnblogs.com/wmr95/articles ...
對於訓練好的Caffe 網絡 輸入:彩色or灰度圖片 做minist 下手寫識別分類,不能直接使用,需去除均值圖像,同時將輸入圖像像素歸一化到0-1直接即可。 #include <caffe/caffe ...
作者|PULKIT SHARMA 編譯|Flin 來源|analyticsvidhya 介紹 圖像分類是計算機視覺的最重要應用之一。它的應用范圍包括從自動駕駛汽車中的物體分類到醫療行業中的血細胞識別,從制造業中的缺陷物品識別到建立可以對戴口罩與否的人進行分類的系統。在所有這些行業中,圖像分類 ...
一、簡單介紹 vgg和googlenet是2014年imagenet競賽的雙雄,這兩類模型結構有一個共同特點是go deeper。跟googlenet不同的是。vgg繼承了lenet以及alexnet的一些框架。尤其是跟alexnet框架很像。vgg也是5個group的卷積、2層fc圖像 ...
opencv中的SVM圖像分類(二) 標簽: svm圖像 2015-07-30 08:45 8296人閱讀 評論(35) 收藏 舉報 分類: 【opencv應用】(5) 版權聲明:本文為博主原創文章 ...
實際上我只是提供一個模版而已,代碼應該很容易看得懂,label是存在一個csv里面的,圖片是在一個文件夾里面的 沒GPU的就不用嘗試了,訓練一次要很久很久。。。 ...
1 圖像分類問題 1.1 什么是圖像分類 所謂圖像分類問題,就是已有固定的分類標簽集合,然后對於輸入的圖像,從分類標簽集合中找出一個分類標簽,最后把分類標簽分配給該輸入圖像。雖然看起來挺簡單的,但這可是計算機視覺領域的核心問題之一,並且有着各種各樣的實際應用。計算機視覺領域中很多看似不同的問題 ...
AlexNet 大致框架AlexNet是深度神經網絡的開山之作,其中包括前五層是卷積層、三層的全連接層、和softmax層分類。其中使用了ReLU激活函數、局部響應歸一化、重疊池化、在最后一層的全連接上dropout。 優點:使得速度變快,使用relu激活函數,使用重疊池化,droupout ...