Keras对人工智能来说，是一款比较好的入门框架。它是一个高级的Python神经网络框架，已经被添加到TensorFlow中，成为其默认的框架，为TensorFlow提供更高级的API。如果将TensorFlow比喻为编程界的Java或者C++，那么Keras就是编程界的Python，它作为TensorFlow的高层封装，可以与TensorFlow联合使用，用它可以快速搭建模型。并且Keras是T
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2024-08-09 16:55:51
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1.配置开发环境Anaconda(1)打开Anaconda Prompt，将网址替换为清华镜像，这样下载各种依赖会快一些：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes(2)打开Anaconda
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2024-03-04 12:35:25
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最近为了让机器人更加聪慧而善解人意，准备在英伟达的TX2上开发一下视觉目标检测与速度预判，需要一种比较好的方案，因此选择了Retinanet（Resnet）残差网络进行图像的识别。它需要配置TensorFlow1.4.0以上级别的框架，以及Python3.5，于是乎步入了血海深坑至今酸爽不已。接下来是需要注意的坑（对于菜狗来说，很多都是坑，让大神见笑了）：一、ARM内核与X86内核是不同的，在我们
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2024-04-13 00:48:43
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opencv与tensorflow入门前言安装Anaconda(windows)图片的读取和写入图片的像素操作tensorflow入门numpy和matplotlib使用人工神经网络实现股票收盘价格逼近 前言在入门计算机视觉和深度学习之前，opencv是必须要学会的一个软件库，不仅要学习它的使用，还要理解它的基本原理。本文将从基础的环境搭建一步步进行CV入门之路。安装Anaconda(windo
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2024-02-23 22:47:26
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工具选择我们将会学习使用图片分类器和合适的GUI界面，GUI界面使用QT，选择一个camera 或者一个视频文件作为输入进行分类，这里是实时进行分类，qt本身是一个跨平台的GUI设计工具，同时我们使用Tensorflow 和 opencv 去进行分类工作。opencv 本身具有一个深度学习推理模块，名字叫做dnn， 3.4.1 以上opencv版本， 使用dnn模块，我们可以加载和使用深度学习模型
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2024-05-10 22:31:06
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基于tensorflow+opencv+python的人脸识别项目最近在用到一个功能，人脸识别用于会议场景，即如何实现人脸签到。想预研一下将人脸识别功能落地Android A311D采集数据采集数据使用的是一个USB摄像头，通过控制摄像头进行图像采集，当采集到的图像包含人脸的时候，就读取其中的人脸部分，并且将图像保存下来。这里采集的图像做了最初步的筛选，即确认是脸部照片了才采集，而且，为了保证后续
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2024-08-08 16:41:00
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相关库的介绍及安装相关库的简介tensorflow库TensorFlow是谷歌2015年开源的一个人工智能学习系统。主要目的是方便研究人员开展机器学习和深度神经网络方面的研究，目前这个系统更具有通用性，也可广泛用于其他计算领域。Tensorflow支持多种前端语言，包括Python（Python也是tensorflow支持最好的前端语言），因此一般大家利用python实现对tensorflow的调
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2024-05-08 10:46:45
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正式进入TensorFlow2.0模块TensorFlow2.0 基础部分TensorFlow2.0 数值类型TensorFlow2.0 的张量类型有：标量（单个实数） 如1、2、3 等 维度数（秩）为0，shape为[]向量（n个实数的有序集合）通过中括号包裹 如[1,2] 维度数为1，长度不定，shape为[n]矩阵 n行m列实数的有序集合，如[[1,2],[3,4]]，维度数为2，shape
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2024-05-29 20:23:20
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我按照here的说明成功添加了OpenCV.但是我已经尝试将tesseract添加到Android.mk中,现在已经有几天了,而且还无法做到.我有一个使用tesseract的android.cpp所以我必须在我的Android.mk中包含依赖项.我发现this post几乎是确切的问题,他解决了它将libtess.so和liblept.so文件导入Android.mk,但没有解释如何做到这一点,所
Tensorflow和Pytorch的区别：PyTorch 和 TensorFlow 都是开源机器学习库，但两者之间存在一些关键差异：1 易用性：PyTorch 被认为更易于使用且具有更直观的界面，而 TensorFlow 更复杂且学习曲线更陡峭。2 动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，这允许更大的灵活性和更快的开发，而 TensorFlow 使用需要在模型运行之前定义的静态计算图。3 性
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2023-08-10 18:21:48
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Tensorflow2.0—YOLO V4-tiny网络原理及代码解析（三）- 损失函数的构建YOLO V4中的损失函数与V3还是有比较大的区别的，具体的可以看YOLOV4与YOLOV3的区别。 代码是在nets文件夹下面的loss.py文件中，在train.py中引用的是：model_loss = Lambda(yolo_loss, output_shape=(1,), name='yolo_l
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2024-05-30 08:53:17
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OpenCV2 和 OpenCV3的区别： 内容上，opencv2自带众多著名特征检测算子（如SIFT，SURF，ORB算子等），而opencv3则将这些移除，转移到一个第三方库opencv_contrib当中，另外部分宏定义上是有区别的，其他函数方面是没有区别的。在搭建过程方面，opencv2需要一一填写众多的链接，而opencv3则只需要添加一个opencv_world310（原理这里有提）。
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2024-05-02 09:10:12
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用深度学习方法搞图像处理方面的学习和研究，环境配置是非常重要的一环对初学者来说也是也是非常麻烦的，巴拉巴拉的一堆东西，以win10系统为例。默默记个笔记，正所谓“好记性不如烂笔头”。（没准以后要重装呢）一、安装Anaconda为什么使用Anaconda？ Anaconda是一个开源的python发行版本，特别适用于数据处理和科学计算。因为其中内置了很多常用于数据处理的第三方库。 通俗来说就是内置了
1 扩展库简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个致力于实时处理计算机视觉问题的开源库。它最初由Intel公司开发，以GPL许可协议发布，后来由Willow Garage基金会负责开发和维护，以BSD许可协议发布，至今已有超过250万的用户。其用途非常广泛，涵盖从图像处理，计算机视觉
简单人脸识别环境说明python与tensorflow版本安装环境1.创建py环境2.安装tensorflow3.安装本文用到的库实现步骤采集人脸数据处理与网络搭建，训练数据处理网络搭建与训练使用网络进行预测简单总结 环境说明前文博客有讲到如何安装anaconda,这是一个非常好用的环境管理工具。在这里我将使用他来快速构建环境。为了提升下载速度，建议为anaconda换清华源，操作步骤请阅读官网
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2024-04-16 19:01:33
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参考博客：[1] Pytorch 1.8 vs TensorFlow 2.5(2021)[2] PyTorch vs TensorFlow in 2022我第一次接触深度学习的时候，只知道 PyTorch 和 TensorFlow 两种深度学习框架，对于两者的区别，听的最多的一句话就是“PyTorch 支持动态计算图，TensorFlow则是静态计算图”。 但实际上，Google 在2017年十月
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2023-08-11 15:54:16
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1.pytorch和tensorflow的区别？ 1、首先是图的创建和调试 pytorch图结构的创建是动态的，即图是运行时创建的，更容易调试pytorch代码 tensorflow图结构的创建是静态的，即图首先被“编译”，然后再运行。 （一个好的框架应该要具备三点： ——方便实现大计算图； ——可自动求变量的导数； ——可简单的运行在GPU上； pytorch都做到了，但是现在很多公司用的都是
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2024-05-09 22:09:52
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之前也说过，tf 和 t 的层本质区别就是 tf 的是层函数，调用即可，t 的是类，需要初始化后再调用实例(实例都是callable的) 卷积tensorflow.nn.conv2dimport tensorflow as tf
sess = tf.Session()
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3
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2023-08-22 20:52:17
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什么是sklearnSklearn原称是Scikit learn，是机器学习领域中最知名的python模块之一，是基于Python语言的机器学习的工具。他主要建立在NumPy，SciPy，matplotlib之上，提供简单高效，用于数据挖掘，数据分析等的工具，最重要的是，他是开源的，基于BSD许可证，可以商业使用。这样子，就给了我们无限的想象。sklearn与tensorflow优劣势目前，在社区
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2024-02-19 17:47:17
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摘要：本文将探讨PyTorch和TensorFlow这两种流行深度学习框架之间的关键相似点和不同点。为什么选择这两个框架，而不是其他的呢？ 本文将探讨PyTorch和TensorFlow这两种流行深度学习框架之间的关键相似点和不同点。为什么选择这两个框架，而不是其他的呢？目前有很多的深度学习框架，而且很多都可用于实际的生产，我之所以
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2023-09-07 17:02:34
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