Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 論文地址：https://arxiv.org/abs/1512.00567 ...

一、簡介 AlexNet：(2012)主要貢獻擴展 LeNet 的深度，並應用一些 ReLU、Dropout 等技巧。AlexNet 有 5 個卷積層和 3 個最大池化層，它可分為上下兩個完全相同的分支，這兩個分支在第三個卷積層和全連接層上可以相互交換信息。它是開啟了卷積神經網絡做圖像處理的先河 ...

開始答辯： 　　我們的項目的方向是基於深度學習的圖像識別。圖像識別可以說是人工智能中相當基礎而又相當有應用前景的一門技術。 　　計算機的圖像識別技術在公共安全、生物、工業、農業、交通、醫療等很多領域都有應用。 例如交通方面的車牌識別系統；公共安全方面的的人臉識別技術、指紋識別 ...

一、數據准備 　　首先要做一些數據准備方面的工作：一是把數據集切分為訓練集和驗證集， 二是轉換為tfrecord 格式。在data_prepare／文件夾中提供了會用到的數據集和代碼。首先要將自己的數據集切分為訓練集和驗證集，訓練集用於訓練模型， 驗證集用來驗證模型的准確率。這篇文章已經提供 ...

書籍源碼：https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples CNN的發展已經很多了，ImageNet引發的一系列方法，LeNet，GoogLeNet，VGGNet，ResNet每個方法都有很多版本的衍生，tensorflow中帶有封裝好各方 ...

本文主要介紹了如何使用TensorFlow環境運行一個最基本的圖像分類器（Win10系統）。源碼地址https://github.com/sourcedexter/tfClassifier/tree/master/image_classification （這個大神好像改名了，原來 ...

TensorFlow圖像識別（物體分類）入門教程 本文主要介紹了如何使用TensorFlow環境運行一個最基本的圖像分類器（Win10系統）。源碼地址https://github.com/sourcedexter/tfClassifier/tree/master ...

零、學習目標 本篇文章主要講解自己的圖像數據如何在TnesorFlow上訓練，主要從數據准備、訓練模型、驗證准確率和導出模型並對圖片分類。重點如下： 微調 導出模型並對圖片分類 一、微調 原理 對於新手來說，在自己的數據集上訓練一個模型時，最簡單的方法 ...