原文:機器學習——圖像訓練

圖片經過處理后圖片會變成黑白無色彩的圖像,但可以大概觀察到圖片中主體的輪廓信息,而還原后的圖片的主體對象會被保留,圖片中其他內容會變模糊,,主體對象得以突出,通過機器學習完成對圖片的信息的提取,圖片信息可以保存到本地像素查詢本或數據庫中 導入類庫 提取和存儲圖像數據 訓練圖像數據 預測 保存像素查詢本和處理后的圖像 還原圖像 執行代碼 取出壓縮后圖像的每一個數據即像素分類id labels i, ...

2018-10-15 19:53 0 1566 推薦指數:

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機器學習,基於labelme的圖像訓練樣本制作

  使用監督學習圖像進行分割操作時,尤其是在做項目時,往往現有的數據集不能滿足要求。這時候需要 我們人工進行訓練樣本的制作。這里推薦的一個軟件是labelme。 1、安裝:sudo pip3 install labelme   終端打開:直接終端輸入labelme 2、打開軟件后導入一個 ...

Fri Mar 08 22:53:00 CST 2019 0 771
如何保存訓練好的機器學習模型

保存訓練好的機器學習模型 當我們訓練好一個model后,下次如果還想用這個model,我們就需要把這個model保存下來,下次直接導入就好了,不然每次都跑一遍,訓練時間短還好,要是一次跑好幾天的那怕是要天荒地老了。。sklearn官網提供了兩種保存model的方法:官網地址 1. ...

Thu Oct 18 17:34:00 CST 2018 0 3920
機器學習:你需要多少訓練數據?

機器學習:你需要多少訓練數據? 作者為Google 軟件工程師,美國西北大學電子信息工程博士,擅長大規模分布式系統,編譯器和數據庫。 從谷歌的機器學習代碼中得知,目前需要一萬億個訓練樣本 訓練數據的特性和數量是決定一個模型性能好壞的最主要因素。一旦你對一個模型輸入比較全面的訓練數據 ...

Mon Dec 07 04:38:00 CST 2015 0 5799
機器學習訓練模型的一般錯誤

前言 在我們構建完機器學習模型,經常會遇到訓練得到模型無法正確預測,這之后我們往往會采取下面的一些方案: 增加訓練數據 減少特征的個數 增加更多的特征 增加多項式特征(X1*X2 ...) 增大lambda的值 減小lambda的值 若是不了解模型具體的問題所在 ...

Fri Nov 17 03:22:00 CST 2017 0 1635
圖像——基於深度學習機器學習的深度學習筆記匯總

python基礎 圖像基礎 圖像的主要用途:分類、目標檢測、圖像分割、圖像描述、圖像生成 相關的組件:OpenCV、Tensorflow、Keras 圖像的預處理:平滑與去噪——高斯濾波、中值濾波、曲率驅動濾波 圖像的預處理:圖像銳化 圖像的預處理:邊緣檢測 ...

Sat Jul 21 01:38:00 CST 2018 0 2245
機器學習】DNN訓練中的問題與方法

感謝中國人民大學的胡鶴老師,人工智能課程講的很有深度,與時俱進 由於深度神經網絡(DNN)層數很多,每次訓練都是逐層由后至前傳遞。傳遞項<1,梯度可能變得非常小趨於0,以此來訓練網絡幾乎不會有什么變化,即vanishing gradients problem;或者>1梯度非常大,以此 ...

Mon Nov 27 18:45:00 CST 2017 2 4223
機器學習基本概念和模型訓練基本問題

什么是分類問題,什么是回歸問題?以及兩者的區別 什么是二叉樹? 二叉樹很容易理解,在這里我們一般用滿二叉樹:就是非葉子節點都有2個分支的樹形數據結構 什么是決策樹? 決策樹最初是用來做 ...

Sun Oct 09 19:38:00 CST 2016 0 6013
機器學習基准訓練數據集

商業敏感數據雖然難以獲取,但好在仍有相當多有用數據可公開訪問。它們中的不少常用來作為特定機器學習問題的基准測試數據。常見的有以下幾個: 文章目錄 1 UCL機器學習知識庫 2 Amazon AWS公開數據集 3 Kaggle 4 KDnuggets ...

Tue Aug 21 00:59:00 CST 2018 0 918
 
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