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 ...
原文：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 指紋識別技術 農業方面的種子識別技術 食品品質檢測技術 醫療方面的心電圖識別技術等。隨着計算機技術的不斷發展，圖像識別技術也在不斷的優化， ...
2020-04-17 20:58 0 1401 推薦指數：
相關推薦
圖像識別中的深度學習
圖像識別中的深度學習 來源：《中國計算機學會通訊》第8期《專題》 作者：王曉剛 深度學習發展歷史 深度學習是近十年來人工智能領域取得的重要突破。它在語音識別、自然語言處理、計算機視覺 ...
圖像識別中的深度學習
來源：《中國計算機學會通訊》第8期《專題》 作者：王曉剛 深度學習發展歷史 深度學習是近十年來人工智能領域取得的重要突破。它在語音識別、自然語言處理、計算機視覺、圖像與視頻分析、多媒體等諸多領域的應用取得了巨大成功。現有的深度學習模型屬於神經網絡。神經網絡的起源可追溯到20世紀 ...
深度學習與傳統圖像識別
深度學習與傳統圖像識別 概述 傳統方法中特征提取主要依賴人工設計的提取器，需要有專業知識及復雜的調參過程，同時每個方法都是針對具體應用，泛化能力及魯棒性較差。 深度學習主要是數據驅動進行特征提取，根據大量樣本的學習能夠得到深層的、數據集特定的特征表示，其對數據集的表達更高效和准確，所提 ...
圖像識別中的深度學習 轉
學習是近十年來人工智能領域取得的重要突破。它在語音識別、自然語言處理、計算機視覺、圖像與視頻分析、多媒 ...
圖像識別模型
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 ...
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/hzy46/Deep-Learning-21-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 ...
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 ...