21個項目玩轉深度學習：基於TensorFlow的實踐詳解02—CIFAR10圖像識別
cifar10數據集 CIFAR-10 是由 Hinton 的學生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一個用於識別普適物體的小型數據集。一共包含 10 個類別的 RGB 彩色圖片 ：飛機（ airplane ）、汽車（ automobile ）、鳥類 ...
原文：21個項目玩轉深度學習：基於TensorFlow的實踐詳解03—打造自己的圖像識別模型
書籍源碼：https: github.com hzy Deep Learning 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中帶有封裝好各方法和網絡的函數，只要喂食自己的訓練集就可以完成自己的模型，感覺超方便 激動 因為雖然原理流程了解了，但是要寫出來真的。。 ...
2018-11-09 18:08 2 799 推薦指數：
相關推薦
21個項目玩轉深度學習：基於TensorFlow的實踐詳解06—人臉檢測和識別——MTCNN人臉檢測
本篇主要講述利用MTCNN的預訓練模型得到原圖中人臉的分割，代碼如下：https://github.com/davidsandberg/facenet 結合博客https://blog.csdn.net/FortiLZ/article/details/81396566?tdsourcetag ...
21個項目玩轉深度學習：基於TensorFlow的實踐詳解01—MNIST機器學習入門
數據集 由Yann Le Cun建立，訓練集55000，驗證集5000，測試集10000，圖片大小均為28*28 下載 train-images-idx3-ubyte.gz 9.45 MB 訓練圖像數據 ...
基於深度學習的圖像識別模型發展
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 ...
基於深度學習ResNet模型的圖像識別
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 ...
打造自己的圖像識別模型
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 ...
打造自己的圖像識別模型
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 ...