目录Unet检测图像分割一、conda安装二、cuda11.1的安装三、cudnn的安装四、TensorFlow安装五、RTX3090环境验证六、Unet医学图像分割 Unet检测图像分割最近新入手了RTX3090显卡，想找个框架试下3090性能。TensorFlow，pytorch和paddle都已经支持CUDA11了。paddle是12月20日发布paddlepaddle2.0rc1版本支持
目录1.原文完整代码1.1 模型运行参数总结1.2模型训练效果编辑2.模型的保存3.读取模型model4.使用模型进行图片预测5.补充 如何查看保存模型参数 5.1 model_weights 5.2 optimizer_weights这篇文章中，经常有人问到怎么保存模型？怎么读取和应用模型进行数据预测？这里做一下详细说明。1.原文完整代码完整代码如下，做了少量修改：impor
Non-local U-Nets for Biomedical Image Segmentation 简介自2015年以来，在生物医学图像分割领域，U-Net得到了广泛的应用，至今，U-Net已经有了很多变体。U-Net如下图所示，是一个encoder-decoder结构，左边一半的encoder包括若干卷积，池化，把图像进行下采样，右边的decoder进行上采样，恢复到原图
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2024-07-25 19:52:41
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图片是网页制作中很重要的素材，图片有不同的格式，每种格式都有自己的特性，了解这些特效，可以方便我们在制作网页时选取适合的图片格式。图片大致分为位图和矢量图两种。一、位图位图也叫点阵图，是由一个个的方形的像素点排列在一起拼接而成的，位图在放大时，图像会失真。下面讲的5种图像都属于位图。1、psdpsd是photoshop的专用格式，UI设计师使用photoshop设计效果图，最后会将psd格式的效果
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2024-10-15 19:14:41
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&nbs
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2024-04-11 09:13:19
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更新至 TensorFlow 2.0 alpha 版本 训练第一个神经网络导入 Fashion MNIST 数据集探索数据预处理数据建立模型设置网络层编译模型训练模型评估准确率作出预测 本指南训练一个神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。如果你不了解所有细节也没关系，这是一个完整的 TensorFlow 程序的快速概览。本指南使用 tf.keras，这是一个高级 API，用于在 Tens
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2024-05-11 18:11:43
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翻译自Image Segmentation using deconvolution layer in Tensorflow
使用反向卷积进行图片分割反向卷积(deconvolution)不止应用于图片分割领域，在各种输入维度小于输出维度的领域都有应用。1. 什么是图片分割 图片分割是将一个图片划分成不同的区域，进而帮助我们理解图片内容。现在，CNN是目前最高效的图片识别手段，但却难以解决图片分割问
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2024-05-29 09:56:36
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基本分类：对服装图像进行分类1.导入基本的库import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt2. 导入 Fashion MNIST 数据集fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_
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2024-04-09 09:49:21
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TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数据计算的开源软件库。什么是数据流图？TensorFlow的数据流图是由“节点”（nodes）和“线”（edges）组成的有向无环图来描述数学计算。“节点”一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent varia
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2024-09-09 20:41:08
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在上一节中，我们将数据集划分为了训练数据集和测试数据集，本节进行数据处理、模型构建与训练。一、数据处理为使程序更加整洁、可读性更强，我们将数据读取和处理的代码段定义为函数。 #根据图片路径读取一张图片
def read_jpg(path):
img = tf.io.read_file(path)
img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)
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2024-07-09 18:30:53
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一、概述通过之前两篇文章的学习，我们应该已经了解了多元分类的工作原理，图片的分类其流程和之前完全一致，其中最核心的问题就是特征的提取，只要完成特征提取，分类算法就很好处理了，具体流程如下：之前介绍过，图片的特征是不能采用像素的灰度值的，这部分原理的台阶有点高，还好可以直接使用通过TensorFlow训练过的特征提取模型（美其名曰迁移学习）。模型文件为：tensorflow_inception_gr
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2024-03-12 22:21:59
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对于语义分割的定义，我查阅了一些资料，基本上理解为：图像语义分割指机器自动分割并识别出图像中的内容，比如给出一个人骑摩托车的照片，机器判断后应当能够生成右侧图，红色标注为人，绿色是车（黑色表示背景）。与我们前面介绍的CNN图像识别等内容的不同之处在于，CNN图像识别判断整张图片属于哪个类别，而图像语义分割是像素级的，它判断图像中的每个像素属于哪个分类，而不是判断整张图片属于哪个分类。 一
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2024-10-09 18:06:25
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前言：图像分类是CV领域相对比较成熟的一种技术，一般从基础开始学就是Tensorflow——>CNN——>手撸ResNet等算法——>迁移学习。 Tensorflow.keras.applications中有很多迁移学习的算法，只需要加载后下载参数，然后fine_tune稍微训练最后几层，就可以获得非常不错的效果。 本文主要是通过一系列代码指导大家如何完成迁移学习的使用。一、导入
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2023-10-26 20:25:25
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# 使用 TensorFlow 实现图片分类的完整指南
在现代的深度学习应用中，图片分类是一个非常重要的任务。今天，我们将一起用 Python 和 TensorFlow 框架实现一个简单的图片分类器。本文将引导你完成整个流程，并提供完善的代码示例和注释。
## 整体流程
在开始之前，让我们先了解一下实现图片分类的基本流程。以下是整个项目的步骤：
| 步骤 | 说明
卷积层是一组平行的特征图（feature map），它通过在输入图像上滑动不同的卷积核并运行一定的运算而组成。此外，在每一个
文章目录基本图像分类1、使用TensorFlow中的 tf.keras（高级API） 来建立和训练模型。2、导入Fashion MNIST数据集3、数据集4、数据预处理5、建立模型6、训练模型7、完整代码8、参考资料 基本图像分类使用神经网络模型对服装进行分类。1、使用TensorFlow中的 tf.keras（高级API） 来建立和训练模型。import tensorflow as tf
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2024-04-05 21:09:40
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第三章 分类问题3.1 手写数字图片数据集3.2 模型构建3.3 误差计算3.4 真的解决了吗3.5 非线性模型3.6 表达能力3.7 优化方法3.8 手写数字图片识别体验3.9 小结参考文献 在人工智能上花一年时间，这足以让人相信上帝的存在。−艾伦·佩利前面已经介绍了用于连续值预测的线性回归模型，现在我们来挑战分类问题。分类问题的一个典型应用就是教会机器如何去自动识别图片中物体的种类。考虑图片
应老师的任务需要我加入了深度学习的行列，接触了一段时间，下面对自己的学习做一个总结。刚开始学习深度学习tensorflow,网上大多的教程都是用他们已有的数据来学习tensorflow,像mnist数据，cifar10数据，说实话这对于我这种小白来说用处不大，例子程序跑了几篇对于它的运行方式还是模模糊糊的，前一段时间在网上找到一个用猫狗图片数据做自己的深度学习的视频系列，感觉蛮有用的，这是链接
参考 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab使用 TensorFlow DeepLab 进行语义分割准备文件结构这里以 PASCAL VOC 2012 为例，参考官方推荐的文件结构：deeplab/datasets/pascal_voc_seg
├── exp
│ └── train_on_train_
Tensorflow在处理数据时，经常加载图像数据，有的时候是直接读取文件，有的则是读取二进制文件，为了更好的理解Tensorflow数据处理模式，先简单讲解显示图片机制，就能更好掌握是否读取正确了。一、结合opencv读取显示图片1、变量使用tf.Variable初始化为tensor，加载到tensorflow对图片进行显
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2024-07-04 17:59:41
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