pyside2免費中文文檔鏈接推薦:http://www.byhy.net/tut/py/gui/qt_01/ 百度OCR圖像識別接口調用 一. 界面 1. 通過pyside2的qt designer工具自動化生成界面,並保存為xxx.ui文件,工具如下圖: 2. 兩種 ...
前言 今日給大家帶來的是圖像識別技術 小狗分類器 工具使用 開發環境:win python . 開發工具:pycharm 工具包 :keras,numpy, PIL 效果展示 訓練集的准確率為 . ,但測試集只有 . 說明過擬合了,可以再增加一些圖片,或者使用數據增強,來減少過擬合。 測試了兩張圖片,全都識別對了 思路分析 准備數據集 數據集的預處理 搭建卷積神經網絡 訓練 預測 准備數據集 我們 ...
2021-08-19 15:06 0 92 推薦指數:
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SVM分類器里面的東西好多呀,碾壓前兩個。怪不得稱之為深度學習出現之前表現最好的算法。 今天學到的也應該只是冰山一角,懂了SVM的一些原理。還得繼續深入學習理解呢。 一些關鍵詞: 超平面(hyper plane)SVM的目標就是找到一個超平面把兩類數據分開。使邊際 ...
一、內容大綱 1,貝葉斯定理 一、貝葉斯定理 假設對於某個數據集,隨機變量C表示樣本為C類的概率,F1表示測試樣本某特征出現的概率,套用基本貝葉斯公式,則如下所示: 上式表示對於某個樣本,特征F1出現時,該樣本被分為C類的條件概率。那么如何用上式來對測試樣本分類呢? 舉例來說,有個測試 ...
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 ...
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 ...
朴素貝葉斯分類器是一個以貝葉斯定理為基礎,廣泛應用於情感分類領域的優美分類器。本文我們嘗試使用該分類器來解決上一篇文章中影評態度分類。 1、貝葉斯定理 假設對於某個數據集,隨機變量C表示樣本為C類的概率,F1表示測試樣本某特征出現的概率,套用基本貝葉斯公式,則如下所示: 上式表示 ...
1. 安裝配置 1、pip install pytesseract 2、pip install pillow 3、安裝tesseract-ocr:http://jaist.dl.sourcef ...
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 ...