原文:ML .NET 貓狗圖像分類

本文將使用ML .NET的圖像分類對貓狗的圖像數據進行訓練,得到模型 並且開發一個簡單的識別程序用來識別貓咪和狗狗。 流程 根據什么是 ML.NET 以及它如何工作 中的描述,我們知道,工作流如圖: 這里我按照我的理解重新畫了一幅: 首先我們需要准備訓練數據集和測試數據集 然后通過訓練數據集進行訓練,獲得訓練模型 之后檢驗模型是否合格 如果合格,投入使用 如果不合格,重新設計訓練數據集的數據,或者 ...

2022-03-09 19:11 0 2567 推薦指數:

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【深度學習】keras + tensorflow 實現圖像分類

本文主要是使用【監督學習】實現一個圖像分類器,目的是識別圖片是還是。 從【數據預處理】到 【圖片預測】實現一個完整的流程, 當然這個分類在 Kaggle 上已經有人用【遷移學習】(VGG,Resnet)做過了,遷移學習我就不說了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的實現 ...

Fri Oct 27 04:19:00 CST 2017 1 13635
CNN基礎一:從頭開始訓練CNN進行圖像分類大戰為例)

本文旨在總結一次從頭開始訓練CNN進行圖像分類的完整過程(大戰為例,使用Keras框架),免得經常遺忘。流程包括: 從Kaggle下載數據集; 利用python的os、shutil庫,制作訓練集和測試集; 快速開發一個小模型作為基准;(只要效果比隨機猜略好即可,通常需要 ...

Tue Dec 03 00:28:00 CST 2019 0 1330
Kaggle系列1:手把手教你用tensorflow建立卷積神經網絡實現圖像分類

去年研一的時候想做kaggle上的一道題目:分類,但是苦於對卷積神經網絡一直沒有很好的認識,現在把這篇文章的內容補上去。(部分代碼參考網上的,我改變了卷積神經網絡的網絡結構,其實主要部分我加了一層1X1的卷積層,至於作用,我會在后文詳細介紹) 題目地址:大戰 同時數據集也可以在上面 ...

Tue Oct 17 00:40:00 CST 2017 0 1099
分類CNN

分類CNN 實驗環境 編譯器 :win10+python3.7.4+pycharm2018 庫: anaconda+pytorch+tensorflow+tensorboardX 硬件 gpu(可以沒有) 性能: accuracy:准確度大概穩定在0.6左右。這是在二分類的情況下 ...

Mon Dec 14 04:09:00 CST 2020 0 620
圖像分類與KNN

1 圖像分類問題 1.1 什么是圖像分類 所謂圖像分類問題,就是已有固定的分類標簽集合,然后對於輸入的圖像,從分類標簽集合中找出一個分類標簽,最后把分類標簽分配給該輸入圖像。雖然看起來挺簡單的,但這可是計算機視覺領域的核心問題之一,並且有着各種各樣的實際應用。計算機視覺領域中很多看似不同的問題 ...

Tue Jun 04 18:35:00 CST 2019 0 837
圖像分類算法

AlexNet 大致框架AlexNet是深度神經網絡的開山之作,其中包括前五層是卷積層、三層的全連接層、和softmax層分類。其中使用了ReLU激活函數、局部響應歸一化、重疊池化、在最后一層的全連接上dropout。 優點:使得速度變快,使用relu激活函數,使用重疊池化,droupout ...

Wed May 12 22:31:00 CST 2021 0 1083
圖像分類基礎

像素:組成圖片的基礎單元 現在的多數表征圖像的方式都是采用的RGB color space.圖片可視為由width*height個像素組成.在RGB顏色空間下每一個像素是一個三元組(r,g,b),分別代表R/G/B的值.對單通道的圖像(即灰度圖)來說,像素是一個數. 圖片由一堆像素組成 ...

Sat Apr 20 17:41:00 CST 2019 0 526
圖像分類

圖像分類 本教程源代碼目錄在book/image_classification,初次使用請您參考Book文檔使用說明。 #說明: 1.硬件環境要求: 本文可支持在CPU、GPU下運行 2.Docker鏡像支持的CUDA/cuDNN版本: 如果使用了Docker運行Book,請注意:這里所提 ...

Thu Oct 31 03:34:00 CST 2019 0 2094
 
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