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 ...
定制化圖像開放平台是百度 AI 開放平台所推出的可定制專屬圖像識別模型的平台,只需提供少量標注數據即可完成模型訓練。其具備可視化的操作界面,簡單幾步,便可得到精准的深度學習模型,並能通過 API 進行調用。 step 上傳圖片 定制化圖像開放平台目前僅支持分類任務,支持上傳自己的數據集進行訓練,但不支持選擇處理方法,我們只需要傻瓜化地指定圖片數據,等待訓練結果。 上傳要求壓縮包內每個文件夾對應一 ...
2018-03-05 20:38 2 1223 推薦指數:
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 ...
1.目標 本篇文章介紹的重點是如何使用TensorFlow在自己的圖像數據上訓練深度學習模型,主要涉及的方法是對已經預訓練好的ImageNet模型進行微調(Fine-tune)。使用谷歌的Colaboratory(python3 環境)實現。 2.微調原理 什么是微調?這里以VGG16為例 ...
3.1 微調的原理 在已經訓練好的模型中,對指定層進行參數的微調,使之適應新的問題。 3.2 數據准備 將數據集切分成訓練集和驗證集 將數據轉換為tfrecord格式 首先需要將數據轉換成tfrecord的形式。在data_prepare文件夾下,運行 ...
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 ...
翻譯:王威力 校對:丁楠雅 本文約3400字,建議閱讀10分鍾。 本文介紹了圖像識別的深度學習模型的建立過程,通過陳述實際比賽的問題、介紹模型框架和展示解決方案代碼,為初學者提供了解決圖像識別問題的基礎框架。 序言 “幾分鍾就可以建立一個深度學習模型?訓練就要花幾個小時好嗎 ...
1. 安裝配置 1、pip install pytesseract 2、pip install pillow 3、安裝tesseract-ocr:http://jaist.dl.sourcef ...
圖像識別 ...