计算机视觉之-ImageNet、Alexnet、VGGNet、RestNet模型结构一、ImageNet二、AlexNet网络2.1 AlexNet原理2.2 AlexNet实现三、VGGNet网络3.1 参考论文3.2 VGGNet原理3.3 VGGNet实现四、ResNet网络4.1 参考论文4.2 深度网络退化问题4.3 ResNet原理4.4 ResNet实现 一、ImageNetIma
3.1 微调的原理在已经训练好的模型中，对指定层进行参数的微调，使之适应新的问题。3.2 数据准备将数据集切分成训练集和验证集将数据转换为tfrecord格式首先需要将数据转换成tfrecord的形式。在data_prepare文件夹下，运行：python data_convert.py -t pic/ \
--train-shards 2 \
--validation-shards 2
转载
2024-06-18 22:02:24
28阅读
一、数据准备 首先要做一些数据准备方面的工作：一是把数据集切分为训练集和验证集， 二是转换为tfrecord 格式。在data_prepare／文件夹中提供了会用到的数据集和代码。首先要将自己的数据集切分为训练集和验证集，训练集用于训练模型， 验证集用来验证模型的准确率。这篇文章已经提供了一个实验用的卫星图片分类数据集，这个数据集一共6个类别， 见下表所示 在data_prepare
转载
2024-08-08 15:46:22
183阅读
整理 | 专知本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型，包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处，并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过，作者的创新之处在于透过这些经典的模型，讨论未来图像识别的新方向，并提出图像识别无监督学习的趋势，并引出生成对抗网络，以及讨论了加速网络训练的
转载
2024-05-16 20:05:36
117阅读
TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecord。 TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的。tf.train.Example中包含了一个从属性名称到取值的字典。其中属性名称为一个字符串，属性的取值可以为字符串，实数列表或者整数列表。 1、将MNIST输入数据转化为TFRecord的格式impo
转载
2024-07-17 06:32:26
38阅读
keras_cnn_实现人脸训练分类废话不多扯，直接进入正题吧！今天在训练自己分割出来的图片，感觉效果挺不错的，所以在这分享一下心得，望入门的同孩采纳。 1、首先使用python OpenCV库里面的人脸检测分类器把你需要训练的测试人脸图片给提取出来，这一步很重要，因为deep learn他也不是万能的，很多原始人脸图片有很多干扰因素，直接拿去做模型训练效果是非常low的。所以必须得做这一步。而
转载
2024-02-19 20:54:05
101阅读
1评论
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、YOLOv3 算法二、基于 Tensorflow2 的 YOLOv3 算法垃圾识别三、总结实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺
转载
2024-08-09 16:52:57
209阅读
本文深入探讨了图像检索技术及其在主流APP中的应用，涵盖了特征提取、相似度计算、索引技术，以及在电商、社交媒体和云服务中的实际应用案例。一、引言在当今数字化时代，图像成为了最直观、最丰富的信息载体之一。从社交媒体到电子商务平台，从云存储服务到内容发现应用，图像内容无处不在，它们的快速增长与管理已成为当代科技领域的一大挑战。在这个背景下，图像检索技术的发展与应用变得尤为重要。图像检索，即通过特定图像
转载
2024-08-10 14:44:31
79阅读
曾几何时，图像识别技术似乎还是很陌生的一个词，现在却已经越来越贴近人们的生活了。近些年比较经典的一个应用，就是谷歌和百度推出的识图功能，相信大家都已经有所体验；IT行业同事炒得火热的人脸识别，也是图像识别应用的一个典例；当然，现在的日常生活中也少不了网上购物中的识图，只要把想买的东西拿在某宝APP拍一下，就会立即搜索出此物品的种类和价格。 不过，这些厉害的功能究竟是怎么实现的呢？未来图像识别还会
转载
2024-02-04 12:35:50
86阅读
文章目录我的环境：一、前期工作1. 设置 GPU2. 导入数据3. 数据可视化二、构建简单的CNN网络三、训练模型1. 设置超参数2. 编写训练函数3. 编写测试函数4. 正式训练四、结果可视化 我的环境：语言环境：Python 3.6.8编译器：jupyter notebook深度学习环境：
torch==0.13.1、cuda==11.3torchvision==1.12.1、cud
转载
2024-04-16 16:07:45
1129阅读
目录前言正文简单介绍产品介绍能力介绍ModelArts 实战 1. 进入 ModelArts 平台2. 准备工作3. 上传数据集4. 进入引导模式结尾前言ModelArts 是华为云搭建的面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期
转载
2024-08-08 16:44:09
117阅读
接下来就是参数选择的问题。 什么是参数选择的问题呢？例如如果你把720x720的图片放进去，隐藏层都几个G了，这个自然是不行的。 在本次实验中，我一开始用了5000个隐藏节点，结果，训练一次这个隐藏层就需要1分钟的时间，自然是不可以的，因为我还要训练一万次，没法调Bug啊，这个时间绝对不行。 因此图像的大小选择是十分慎重的，因为如果只是28x28像素的话，总的也才784个节点，如果是60x80的话
图像识别：CIFAR10图形识别1.CIFAR10数据集共有60000张彩色图像，这些图像式32*32*3，分为10个类，每个类6000张2.这里面有50000张用于训练，构成5个训练批，每一批10000张图；另外10000张用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。3.一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练集，每一类都有5000张图片&n
转载
2024-09-16 14:27:31
151阅读
基于TensorFlow训练花朵识别模型的源码和Demo下面就通过对现有的 Google Inception-V3 模型进行 retrain ，对 5 种花朵样本数据的进行训练，来完成一个可以识别五种花朵的模型，并将新训练的模型进行测试部属，让大家体验一下完整的流程。 有问题，请评论提问，紧急问题可以看置顶博客加入作者学术交流QQ群。有很多人留言让代码上传到GitHub，其实没多少代码，已经上传到
1. 背景介绍1.1 主题介绍由于神经网络的强大复兴，特别是深度卷积神经网络（DCNN）模型在各种视觉任务中的巨大成功的推动，最近大多数与深度神经网络相关的工作主要致力于检测或分类对象类别。基于图像的序列识别问题一直是计算机视觉中长期存在的研究课题。本文将介绍由 Baoguang Shi 等人发表的一篇论文 An End-to-End Trainable Neural Network f
CPU简介 CPU是中央处理单元(Central Processing Unit)的缩写，它可以被简称做微处理器（Microprocessor)，不过经常被人们直接称为处理器(processor)。不要因为这些简称而忽视它的作用，CPU是计算机的核心，其重要性好比大脑对于人一样，因为它负责处理、运算计算机内部的所有数据，而主板芯片组则更像是心脏，它控制着数据的交换。CPU的种类决定了
【注意，本文创建于2022，最近一次更新在2023。2022主要围绕环境配置，2023关注yolo具体使用】抱着试试水的想法参加了robocup校赛，想借此试试人工智能识别。比赛给了诸多实现方案，我选择了其中需要自己搭网络的方案。不料配置环境一路坎坷，特此记录 比赛分为人脸识别和物体识别。人脸识别是face_recognition，物体识别是yolov5。出于电脑洁癖和项目本身要求，我租了个ubu
探索图像识别新边界：SAM-adapter 模块化适配器项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SAM-Adapter-PyTorch在计算机视觉领域，我们始终寻求提高模型的泛化能力和在复杂场景下的表现。这就是SAM-adapter的使命所在——它是一个创新的工具，旨在解决Segment Anything Model（SAM）在某些特定场景下表现不佳的问题。由
几个月前，我写了一篇关于如何使用CNN（卷积神经网络）尤其是VGG16来分类图像的教程，该模型能够以很高的精确度识别我们日常生活中的1000种不同种类的物品。 那时，模型还是和Keras包分开的，我们得从free-standing GitHub repo上下载并手动安装；现
转载
2024-05-20 13:09:08
75阅读
十四、信用卡数字识别识别的图片模板图片14.1、模板图片处理读入图片->灰度图->二值图->计算轮廓->存储每一个模板如果是所需模板匹配只有一个，课直接读入灰度图像即可 这里有10个模板(0-9)，所以需要切割存储为多个模板进行循环匹配# 预处理
# 读入图片->灰度图->二值图->计算轮廓->存储每一个模板
# 遍历模板的每一个轮廓并且存储
转载
2024-07-06 18:11:41
63阅读
