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 ...

原文地址：參數和非參數模型——當我談到參數我在說些什么 - 知乎 (zhihu.com) 對觀察數據集進行描述 假如現在給我們觀察數據，其中 是表征這個觀察數據的特征和標簽，其中的表示特征維度，表示樣本數量。 如果我們嘗試對這個觀察數據進行模型描述，我們可以怎么描述呢？把這個問題記住，我們繼續 ...

今天去圖書館看到了一本《visual c++數字圖像模式識別典型案例詳解》，覺得挺好准備入門，找合適的c++編譯器都找了一下午。從visual studio到eclipse for c++,要不是被我黨屏蔽，要么是網速巨慢。然后找到了一些少有人知道的網站，下載了ide文件，但是安裝時又出 ...

圖像入門 一、讀取圖像 在opencv中使用cv.imread(filename, flags)函數讀取圖像。filename參數表示讀取圖像的路徑。讀取圖像的路徑應完整給出，且不能含有中文，否則在調用cv.show()函數顯示圖片時會顯示以下錯誤： 第二個參數是一個flag，表示讀取圖像 ...

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 首先需要將數據轉換成tfrecord的形式。在data_prepare文件夾下，運行 ...

Googlenet模型進行圖像分類 有三個文件需要下載： 第一個是caffe模型，第二個是整個網絡的描述文件，第三個是1000種分類對應的名稱表 主要的API有以下： 1.blobFromImage函數 ...

噪聲來源 相機傳感器在拍攝圖像的時候，可能會收到外界環境以及感光芯片本身質量的影響，成像之后在傳輸的過程中的傳輸介質也可能受到其他干擾，導致最終接收到的圖像上存在一些干擾信息，這些干擾信息，被稱之為噪聲。在后續的圖像分析過程中，如果不事先把噪聲去除掉，將會影響圖像分析的結果。 接下 ...