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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

這是一個最簡單的圖像識別，將圖片加載后直接利用Python的一個識別引擎進行識別 將圖片中的數字通過 pytesseract.image_to_string(image) 識別后將結果存入到本地的txt文件中 ...