文章目录一、数据处理1.1 数据格式说明1.2 Dataset类1.3 DataLoader二、网络构建2.1 网络结构：2.2 训练方法2.3 模型训练2.4 验证 一、数据处理1.1 数据格式说明数据集分为10类，每一类下有10000张手绘图像数据(28*28大小)，每类数据存放在一个.npy文件中。.npy文件是NumPy库中用于存储多维数组数据的文件格式。NumPy是Python中用于科
一篇文章搞懂人脸识别的十个过程弱电2018-07-19 20:28:58最近有很多朋友留言，想了解人脸识别，这个最近也在我们弱电VIP交流群里讨论的比较多，很多朋友都有涉及到这方面的项目，那么人脸识别，到底是什么？1、人脸检测“人脸检测（Face Detection）”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框）。一
图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理图像处理(imageProcessing)利用计算机对图像进
原创
2022-05-26 01:06:42
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也是一次偶然的机会，让小峰发现身边居然有朋友在识别图片文字的时候，使用的还是传统的码字的方法，当然，咱们不得不承认，这种方法还是很有效的，如果图片中的文字不是很多的话，打字也还是挺快的，毕竟现如今大家都是资深网民了，打字速度都不慢，但是如果图片中的文字过多的话，那么这种方法显然就比较麻烦了。那么我们到底怎么来识别图片中的文字比较好呢？不知道大家有没有听说过OCR文字识别软件，如果没有话，接下来小峰
得益于移动设备和数码摄像的高速发展，人脸识别技术突飞猛进，已经成为多项产品的主要应用支撑或重要配置。今天就把人脸识别的基本概念，以及识别人脸的技术及流程给大家介绍下，让大家对人脸识别有一个综合的认识。人脸识别是一种依据人的面部特征，自动进行身份识别的一种生物识别技术，通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中
此处摘录一个简单的CNN实例。例子利用Minist数据集，利用两个卷积层（+两个池化层）和全连接层实现了手写数字照片的识别。原图reshape为28*28的照片输入。第一层：卷积层。32个5*5的卷积核，输入为28*28（*1）的照片，输出为28*28*32的照片，也就是把一张照片弄成大小不变的32张照片，1->32实际上是厚度，也就是通道数变了；第二层：池化层。2*2的池化区域，上下步数为
深度神经网络实现验证码识别前段时间接到了一个小项目，要做一个验证码的识别，验证码包含数字和英文字母，实现识别的过程用到了CNN网络，最后单个字符的准确率达到90%以上。准备数据集登录界面有一个验证码的网址，直接用代码向服务器请求了一万张二维码下来。 图像处理 先把图片二值化，然后切割成单个的字符。#将验证码切割保存到每个数据标签文件夹
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基于CNN的图像识别基于CNN的图像识别CNN相关基础理论卷积神经网络概述卷积神经网络三大核心概念TensorFlow 2.0 APItf.keras.Sequentialtf.keras.layers.Conv2Dtf.keras.layers.MaxPool2Dtf.keras.layers.Flatten与tf.keras.layer.Densetf.keras.layers.Dropou
文字识别是AI的一项重要应用，例如将包装盒上的文字识别出来、将产品说明书上的文字识别出来、将大街上广告牌的文字识别出来等等，在现实生活中能给我们带来很大的便利，有着非常广泛的应用。一个简单的文字识别流程如下：Step 1. 通过手机、摄像机等设备采集含有待识别字符的图像，作为输入；Step 2. 对图像进行尺寸缩放、明暗调整、去噪等预处理操作；Step 3. 将图像中的单个字符、或者是连续几个
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
原创
2018-12-14 19:05:20
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文章目录一、图像识别＆经典数据集1、Cifar数据集2、 ImageNet二、CNN三、卷积神经网络常用结构1、卷积层2、池化层（２）实现四、经典CNN模型1、LeNet-5 模型（1998）（１）模型（２）代码示例2、CNN模型正则表达3、Inception-v3模型（１）Inception结构（２）Inception模块实现五、ＣＮＮ迁移学习1、迁移学习介绍2、TF实现迁移学习（１）获取数据
作者 | Weize Quan , Kai Wang, Dong-Ming Yan , Xiaopeng Zhang【导读】传统的肉眼识别方法是很难直接识别出 NIs (自然图像) 和 CG (计算机生成的图像)。本文中提出了一种高效的、基于卷积神经网络 (CNN) 的图像识别方法。通过大量的实验来评估模型的性能。实验结果表明，该方法优于现有的其他识别方法，与传统方法中采用 CNN 模
一、机器如何识图先给大家出个脑筋急转弯：在白纸上画出一个大熊猫，一共需要几种颜色的画笔？——大家应该都知道，只需要一种黑色的画笔，只需要将大熊猫黑色的地方涂上黑色，一个大熊猫的图像就可以展现出来。我们画大熊猫的方式，其实和妈妈们的十字绣很接近——在给定的格子里，绣上不同的颜色，最后就可以展现出一幅特定的“图片”。而机器识图的方式正好和绣十字绣的方式相反，现在有了一幅图片，机器通过识别图片中每个格子
卷积神经网络自从被提出开始，就受到人们的广泛欢迎，它在图像识别、语音识别、自然语言处理任务中扮演着重要的角色，在此基础上衍生出的网络模型更是层出不穷。进行验证码识别时，使用传统的Tesseract OCR、OpenCV等方法都需要对验证码进行分割，而且在字符粘连的情况下不宜分割，得到的结果很差。本文利用Tensorflow深度学习框架，使用CNN算法完成验证码图像的端到端识别。 作为一只入门的DL
在此之前我已经大概说过tensorflow的简单流程，中间应用函数我会在例子中加以注释(更详细的可以查阅tensorflow中的函数讲解)。应用cnn实现的视频中人物识别，本想先讲一下cnn的原理，但基于时间和别人都以将的很详细在此就多说，直接上例子1 简单图片中的人脸检测 在刚开始学时需要有兴趣，并且能快速实现结果。从结果到原因，再从原因到结果才是最好的学习方
图像分类判断图片中是否有某个物体，一个图对应一个标签卷积神经网络（CNN）网络进化：网络： AlexNet→VGG→GoogLeNet→ResNet深度： 8→19→22→152VGG结构简洁有效: 容易修改，迁移到其他任务中去，高层任务的基础网络性能竞争网络： GooLeNet：Inception V1→V4，ResNet：ResNet1024→ResNeXtAlexNet网络ImageNet-
理解 CNN注意：下面提到的图像指位图 目录理解 CNNCNN人类的视觉原理几个关键层卷积层(fliter、kernel)池化层 (pooling)激活层(activate)全连接层(Linear)pytorch实现TextCNN卷积传播图解不同视角看CNN参考 CNN卷积神经网络-CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。CNN的两大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数
CNNCNN最重要的概念就是卷积核(Convolution Kernel)，也就是名字中的“C”的由来。这个卷积核的作用就是用于识别图片中的”特征“，从而完成特征提取。通常一个CNN网络会有多个特征提取器(一个特征对映一个卷积核)，用于提取图片中不同的特征。举个不太恰当但很易于理解的例子，在人脸识别的时候，人类大概可以根据对方的眼睛、鼻子、嘴巴来判断对方的身份，那么在一张人脸上，“眼睛”、“鼻子”
图像识别（无参模型）— KNN分类器图像识别的机器学习方法介绍： 第一阶段： 1.收集大量数据，以及对应的类别(label) 2.利用机器学习方法，训练出一个图像分类器F 第二阶段： 1.对新的图像x，用分类器F预测出类别y=F(x)引入KNN分类器: KNN Classifier(K近邻分类)： 训练阶段：只需要记录每一个样本的类别即可 测试阶段：计算新图像x与每一个训练样本x(i)的距离d(x
电缆缺陷检测各省市电网，需要建立一套完善的电缆线部件缺陷检测的平台，为各省市的电缆线部件 缺陷提供智能化的解决方案，进一步确保电网系统的安全运行。现在有些省市的电网缺陷部 件的检测仍采用人工查缺的方式，智能化的缺陷检测平台可以提高电缆线部件缺陷检测的准 确率，节省成本 课程目标：重点依托 cascade R-CNN 算法，以及 mmdetection 工具，完成整套从数据标注到模 型训
