IDE：pycharm Python: Python3.6 OS: win10如果您只是来看画标注框的话 也只需要看这一篇文章即可，会有一个很详细的介绍和使用，但是你如果想学习整体的预处理请您看我的上一篇博文《TensorFlow学习笔记》对图片数据的预处理一、-编码解码调整大小色彩亮度画标注框这里还是沿用上一个博文的图片 Kyrie_Irving.jpg直接贴出所有代码进行分析和很多问题解决方案
本文主要介绍了如何使用TensorFlow环境运行一个最基本的图像分类器（Win10系统）。一．基础概念介绍1.物体分类的思想物体分类，也就是训练系统识别各个物体，如猫咪、狗狗、汽车等。TensorFlow是谷歌开发出的人工智能学习系统，相当于我们的运行环境。2.神经网络与Inception v3体系结构模型神经网络示意图如下：通俗了讲，就是将若干个输入，进行若干次操作（线性或者非线性），最后输出
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2024-03-15 12:22:47
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本文是书籍《TensorFlow深度学习》的学习笔记之一理论部分手写数字图片集模型的泛化能力是指模型在新样本上也有良好的表现。为了提高泛化能力，我们应该尽量增加数据集的规模和多样性，使得我们用于学习的训练数据集和真实的手写数字图片的分布逼近，例如每个人手写数字都有不同的习惯，应该尽可能采集不同书写风格的图片。 下面我们来看看图片的表示方法： 一张图片通常有h行，w列，每个点保存了像素值，像素值一般
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2024-03-16 09:21:17
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本文使用tf.keras对服装、运动鞋图像进行分类，训练一个神经网络模型。tf.keras是TensorFlow中用来构建和训练模型的高级API。详细内容会在下面实际操作中展开介绍，一起来看看吧。目录一、数据集准备1.1 数据描述与加载1.2 查看数据二、数据预处理2.1 查看某图像2.2 归一化处理三、构建模型3.1 设置模型的层3.1.1&nb
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2024-05-12 16:38:57
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深度学习算法与计算机硬件性能的发展，使研究人员和企业在图像识别、语音识别、推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前，视觉模式识别领域取得了第一个超凡的成果。两年前，Google大脑团队开发了TensorFlow，并将深度学习巧妙的应用于各个领域。现在，TensorFlow则超越了很多用于深度学习的复杂工具。利用TensorFlow，你可以获得具有强大能力的复杂功能，其强大的基石来自于Ten
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2024-05-27 15:22:07
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本篇文章主要是利用tensorflow来构建卷积神经网络，利用CIFAR-10数据集来实现图片的分类。数据集主要包括10类不同的图片，一共有60000张图片，50000张图片作为训练集，10000张图片作为测试集，每张图片的大小为32×32×3(彩色图片)。在构建CIFAR-10卷积神经网络中，采用了几个trick，对权重进行正则化、数据增强、和LRN层来提高模型的性能和泛化能力。一、下载数据通过
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2024-04-11 08:31:30
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什么是数据流图在本章开篇处，我们就介绍了TensorFlow名字的来历。TensorFlow最基本的一次计算流程通常是这样的：首先它接受n个固定格式的数据输入，通过特定的函数，将其转化为n个张量（Tensor）格式的输出。一般来说，某次计算的输出很可能是下一次计算的（全部或部分）输入。整个计算过程其实是一个个Tensor 数据的流动（flow）过程。在这其中，TensorFlow将这一系列的计算流
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2024-03-22 20:44:05
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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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图像分割参考：语义分割（sematic segmentation）这里使用Oxford-IIIT Pet 数据集，该数据集由图像、图像标签、以及对像素逐一标记的掩码（分类）组成。像素的标签可以是：宠物、宠物轮廓、背景 下载安装必要的数据集和库，导入数据集 Oxford-IIIT Pet !pip install -q git+https://github.c
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2024-04-29 20:32:08
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·其实这是一个选修课的present，整理一下作为一篇博客，希望对你有用。讲解风格迁移的博客蛮多的，我就不过多的赘述了。讲一点几个关键的地方吧，当然最后的代码和ppt也希望对你有用。1.引入： 风格迁移四个字直观理解很简单，就是将一张图像在保存原图大致的纹理结构的同时，具有别的图像的风格。说白了，就是对图像加了一个风格滤镜。就像下面这几幅图。 下面是对一个动态图，进行毕加索风
1 TensorFlow背景介绍1.1 简介1.1.1 定义先对tensorflow有个全局的概念，TensorFlow 是由 Google Brain 团队为深度神经网络（DNN）开发的功能强大的开源软件库，用于编辑开
1. 导入所需的库import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
for i in [tf, np]:
print(i.__name__,": ",i.__version__,sep="")输出：tensorflow: 2.2.0
numpy: 1.17.42. 导入Fashion_MN
目录1.背景2.LeNet-5网络实现手写数字识别2.1.LeNet-5介绍2.2.程序实现（tensorflow版）1.背景图像分类，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。2.LeNet-5网络实现手写数字识别2.1.LeNet-5介绍LeNet-
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2024-04-23 15:14:22
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Tensoflow2.0tf,keras（构建和训练模型的核心高级API）单输入单输出的sequential顺序模型函数式APIeager模式eager模式 直接迭代和直观调试自定义tf.GradientTape求解梯度，自定义训练逻辑tf.data 加载图片和结构化数据第一节 分类模型利用keras来进行分类模型的数据读取和展示 使用plt.show()进行图像展示。import tensorf
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2024-04-07 13:25:57
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导言在机器学习环境中，迁移学习是一种技术，使我们能够重用已经训练的模型并将其用于另一个任务。图像分类是将图像作为输入并为其分配具有概率的类（通常是标签）的过程。这个过程使用深度学习模型，即深度神经网络，或卷积神经网络（CNN）。CNN由多个层组成，这些层中的每一个都负责学习和识别特定特征。下层可以识别边缘等。最终确定图像类别。本文将逐步介绍如何使用TensorFlow进行迁移学习。安装Tensor
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2024-05-05 19:51:14
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阅读本文时，假设你对inception有一定的了解。主要使用inception v3的模型，再后面接一个softmax，做一个分类器。具体代码都是参照tf github。 将原先的softmax输出抛弃，自定义分类的种类，训练参数，得到自己的分类模型步骤一：数据准备，准备自己要分类的图片训练样本。项目下需要有以下文件夹：bottleneck(空文件夹)data
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2024-04-03 14:30:15
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# #1、概述TF-slim是tensorflow的一个轻量级库，它将很多常见tensorflow函数进行封装，使的模型的构建、训练、测试都更加简洁，特别适用于构建结构复杂的深度神经网络。github地址为：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim2、下载models模块到https://github.com/te
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2024-08-31 23:10:05
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TensorFlow.NET发布了v0.3版本，让我们尝试将其用于图像识别。 使用TensorFlow.NET和NumSharp进行图像识别的示例，它将使用预先训练的初始模型来预测输出按概率排序的类别的图像。 原始论文在这里。 GoogLeNet的Inception体系结构设计为即使在严格的内存和计算预算约束下也能很好地运行。 Inception的计算成本也远低于其他表演成功者。 这
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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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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