在本系列文章中,我們將使用深度神經網絡(DNN)來執行硬幣識別。具體來說,我們將訓練一個DNN識別圖像中的硬幣。 在本文中,我們將描述一個OpenCV應用程序,它將檢測圖像中的硬幣。硬幣檢測是硬幣完整識別之前的一個常見階段。它包括從給定圖像中檢測和提取硬幣 ...
在文章中,我們將對輸入到機器學習模型中的數據集進行預處理。 這里我們將對一個硬幣數據集進行預處理,以便以后在監督學習模型中進行訓練。在機器學習中預處理數據集通常涉及以下任務: 清理數據 通過對周圍數據的平均值或使用其他策略來填補數據缺失或損壞造成的漏洞。 規范數據 將數據縮放值標准化到一個標准范圍,通常是 到 。具有廣泛值范圍的數據可能會導致不規范,因此我們將所有數據都放在一個公共范圍內。 一種熱 ...
2020-12-22 13:27 2 692 推薦指數:
在本系列文章中,我們將使用深度神經網絡(DNN)來執行硬幣識別。具體來說,我們將訓練一個DNN識別圖像中的硬幣。 在本文中,我們將描述一個OpenCV應用程序,它將檢測圖像中的硬幣。硬幣檢測是硬幣完整識別之前的一個常見階段。它包括從給定圖像中檢測和提取硬幣 ...
在深度學習中處理不均衡數據集 在深度學習中處理不均衡數據集 作者:George Seif 編譯:ronghuaiyang,參考AI公園 1.過采樣和欠采樣 ...
在本系列的最后,我們將介紹另一種方法,即利用一個預先訓練好的CNN來解決我們一直在研究的硬幣識別問題。 在這里,我們看一下轉移學習,調整預定義的CNN,並使用Model Builder訓練我們的硬幣識別模型。 我們將使用ML.NET代替Keras.NET。為什么不使用Keras.NET ...
在本文中,我們將研究一個卷積神經網絡來解決硬幣識別問題,並且我們將在Keras.NET中實現一個卷積神經網絡。 在這里,我們將介紹卷積神經網絡(CNN),並提出一個CNN的架構,我們將訓練它來識別硬幣。 什么是CNN?正如我們在本系列的前一篇文章中提到的,CNN是一類經常用於圖像分類任務 ...
一、 公共數據集 1.Labeled Faces in the wild Home(LFW) 很多公司號稱識別率高達99%,是基於這個數據庫。數據集合偏小,此時用一個在大量數據上預訓練過的模型,在這個數據集合上測試。並且驗證數據包含訓練數據。 2. CASIA-FaceV5 ...
預處理與權重初始化之間的關系 如果做過DNN的實驗,大家可能會發現在對數據進行預處理,例如白化或者z-score,甚至是簡單的減均值操作都是可以加速收斂的,例如下圖所示的一個簡單的例子: 圖中紅點均代表二維的數據點,由於圖像數據的每一維一般都是$0~255$之間的數字,因此數據點只會落在 ...
數據類別不平衡/長尾分布?不妨利用半監督或自監督學習 在深度學習中處理不均衡數據集 一文教你如何處理不平衡數據集(附代碼) 獨家 | 指南:不平衡分類的成本敏感決策樹(附代碼&鏈接) NeurIPS 2020 | 數據類別不平衡/長尾分布?不妨利用 ...
本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862351.html 系列文章: 【0】TensorFlow光速入門-序 【1】TensorFlow光速入門-tensorflow開發基本流程 【2】TensorFlow光速入門-數據預處理(得到數據集 ...