本人的第一個深度學習實戰項目,參考了網絡上諸多牛人的代碼,在此謝過,因時間久已,不記出處,就不一一列出,罪過罪過。 我的數據集是我用腳本在網頁上扒的,標簽是用之前寫的驗證碼識別方法打的。大概用了4000+多張圖訓練。 我的數據集都經過處理了,降噪,二值化,最后裁剪為18*60的大小,詳細見我 ...
現在網上基本都沒有對應的基於神經網絡聲音分類識別的較簡單的教程,所以我打算通過我自己的思路,編寫出一個實現男女聲音識別的一個深度學習的模型。 因為沒有驗證過該想法是否正確,所以想通過該博客來記錄實驗的結果,無論最終是否能成功識別男女聲音,我都想將此次的實驗記錄下來。 首先從網站http: festvox.org cmu arctic dbs bdl.html,爬取相關的男人和女人的聲音文件。 爬取 ...
2020-03-22 22:17 4 2075 推薦指數:
本人的第一個深度學習實戰項目,參考了網絡上諸多牛人的代碼,在此謝過,因時間久已,不記出處,就不一一列出,罪過罪過。 我的數據集是我用腳本在網頁上扒的,標簽是用之前寫的驗證碼識別方法打的。大概用了4000+多張圖訓練。 我的數據集都經過處理了,降噪,二值化,最后裁剪為18*60的大小,詳細見我 ...
tensorflow搭建卷積神經網絡非常簡單,我們使用卷積神經網絡對fashion mnist數據集進行圖片分類,首先導包: 導入數據集: 查看圖片的shape維度: 輸出: 由於我們卷積神經網絡需要的是四維的數據,也就是一共 ...
1 卷積神經網絡簡介 在介紹卷積神經網絡(CNN)之前,我們需要了解全連接神經網絡與卷積神經網絡的區別,下面先看一下兩者的結構,如下所示: 圖1 全連接神經網絡與卷積神經網絡結構 雖然上圖中顯示的全連接神經網絡結構和卷積神經網絡的結構直觀上差異比較大,但實際上它們的整體架構 ...
Andrew Kirillov 著 Conmajia 譯 2019 年 1 月 15 日 原文發表於 CodeProject(2018 年 10 月 28 日). 中文版有小幅修改,已獲作者本人授權. 本文介紹了如何使用 ANNT 神經網絡庫生成卷積神經網絡進行圖像分類識別 ...
無論是之前學習的MNIST數據集還是Cifar數據集,相比真實環境下的圖像識別問題,有兩個最大的問題,一是現實生活中的圖片分辨率要遠高於32*32,而且圖像的分辨率也不會是固定的。二是現實生活中的物體類別很多,無論是10種還是100種都遠遠不夠,而且一張圖片中不會只出現一個種類的物體 ...
上代碼: 打開cmd,進入當前文件夾,執行tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor學習\logs' 就可以進入tenso ...
首先說明使用的工具和環境:python3.6.8 tensorflow1.14.0 centos7.0(最好用Ubuntu) 關於環境的搭建只做簡單說明,我這邊是使用pip搭建了python的虛擬環境(virtualenv),並在虛擬環境中安裝tensorflow。詳細步驟可以查看 ...