本文着重讲不学无术的大学生如何快速上手跑出结果。本项目基于resnet34识别四类示意图，由cat vs dog项目改写而来。文末会说明如何快速把它改成你想要的项目（图片二分类等）。项目代码、数据集下载：ht删tps://p除an.bai中du.c文om/s/1F打aI6hKNPB_0w_oed9H开0STg 提取码: z5v51.各文件/文件夹作用 自上到下：checkpoints&n
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2024-04-11 10:22:24
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图像分类和面部识别总览在机器学习中的主要步骤机器学习的训练和测试面部识别 (Face Recognition)人类方法应用面部特征 (本地local和整体holistic)配置信息 (Configure Information)计算机视觉方法面部识别系统早期设计特征脸 (Eigenfaces)主成分分析 PCA特征脸算法特征脸算法 - 检测线性判别分析 (Linear Discriminated
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2024-04-09 13:15:48
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今天学长向大家介绍一个机器视觉项目
**深度学习卷积神经网络垃圾分类系统**
@目录0 简介1 背景意义2 数据集3 数据探索4 数据增广(数据集补充)5 垃圾图像分类5.1 迁移学习5.1.1 什么是迁移学习？5.1.2 为什么要迁移学习？5.2 模型选择5.3 训练环境5.3.1 硬件配置5.3.2 软件配置5.4 训练过程5.5 模型分类效果(P
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2023-11-21 08:08:46
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本博客使用的图像是188*120的大津法二值化图像。摄像头安装高度为25cm（离地），前瞻长度约1m。本文简单讲解一下斑马线和车库的识别方案。相比霍尔元件识别，用摄像头识别斑马线具有前瞻长和稳定性更好的优势，可以给停车入库留出更充足的时间。斑马线的图像特征在编写程序时，以下各行条件是层层递进进行判定的，一旦有一个条件判定不满足就退出此次判定。预识别条件：某一横行内，黑白交界点的个数很多，多于某一个
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2024-07-26 14:24:28
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文章目录0 简介1 背景意义2 数据集3 数据探索4 数据增广(数据集补充)5 垃圾图像分类5.1 迁移学习5.1.1 什么是迁移学习？5.1.2 为什么要迁移学习？5.2 模型选择5.3 训练环境5.3.1 硬件配置5.3.2 软件配置5.4 训练过程5.5 模型分类效果(PC端)6 构建垃圾分类小程序6.1 小程序功能6.2 分类测试6.3 垃圾分类小提示6.4 答题模块7 关键代码8 最后
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2024-08-07 11:20:11
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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
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2024-08-09 16:52:57
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0. 雁字无多 我这两天要是再不学习一下之后可能时间就很少了，期末作业是做了一些了。但是，今天接到一个大任务，今年实验室招标和项目我负责。就在我写这段文字的时候，我老板进来了。正好，我就继续写吧。可是又说了半天招标的事情，说XX所好赚钱好赚钱，流程怎么怎么跑，要去招标局和公司做啥做啥。AlexNet，VGGNets，GoogLeNet&Inception和ResN
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2024-07-31 13:48:05
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ImageNet Classification whih Deep Convolutional Neural Networks目标：分类120万个图片的1000个不同的类别网络的结构： 60,000,000 个参数 65,00000 个神经元 5个卷积层 3个全连接层 特点：使用非饱和神经元(non-satueating nurons) + GPU 提过运行的速率 使用Dorpout技
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2024-04-24 15:50:10
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我们一般用深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST或者CIFAR-10，因为数据都是别人准备好的，有的甚至是一个函数就把所有数据都load进来了，所以跑起来都很简单，但是跑完了，好像自己还没掌握图片分类的完整流程，因为他们没有经历数据处理的阶段，所以谈不上走过一遍深度学习的分类实现过程。今天我想给大家分享两个比较贴近实际的分类项目，从数据分析和处理说起，以Keras为工具，彻底掌握图像分类任务。
垃圾分类小程序1. 结构微信小程序图像识别模型API2. 微信小程序设计对于小程序的界面设计，我设计的比较简单。如图：当然。界面完全可以依照自己的想法进行设计。对ui设计我考虑的不多。主要还是在模型上重视一点。代码：<!--index.wxml-->
<view class="container">
<image class='background' src="h
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2024-08-27 14:35:46
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在计算机视觉领域，图像的分类识别，可以说是最基础，最常见的一个问题，从之前的手动特征提取结合传统的分类模型，到如今的深度学习，虽然分类识别领域的各个数据库的识别率在不断被刷新，从常见物体识别，到细粒度物体识别，到人脸识别，似乎各个细分的图像识别领域都在取得不断进步，每次伴随着这些进步，就会有意无意地激起人们对 AI 的遐想和恐慌。不得不说，CV 发展了这么多年，确实在不断地进步，不过冷静下来细想，
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2024-05-05 17:19:11
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文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结：线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hinge loss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器） K最近邻法-KNN现在用的比较少，因为其比较耗费内存，运行速度较慢练习： CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片，总共10类，50000张训练和10000测试 下图第一行，左侧为大量的飞机数据，右侧第
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2024-02-24 12:19:23
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图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理部分内容参考此篇：图像识别过程（以下图像识别内容同样参考本篇）图像识别将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。1)统计法(StatisticMethod) 该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特
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2023-08-21 23:23:35
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注意：如果百度语音和图片识别免费资源已用完，到文章末尾第十一章看解决方案。一，技术选型和效果图1，技术选型1-1，前端小程序原生框架cssJavaScript1-2，管理后台云开发Cms内容管理系统web网页百度开发者控制台1-3，数据后台小程序云开发云函数云数据库云存储百度人工智能图片识别百度人工智能语音识别2，效果图预览2-1，首页2-2，新闻新闻分类 新闻详情和收藏 新闻评论和热门推荐 评论
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2024-08-09 10:54:03
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本文以CIFAR-10为数据集，基于Tensorflow介绍了CNN(卷积神经网络)图像分类模型的构建过程，着重分析了在建模过程中卷积层、池化层、扁平化层、全连接层、输出层的运算机理，以及经过运算后图像尺寸、数据维度等参数的变化情况。CIFAR-10数据集介绍CIFAR-10数据集由60000张彩色图片构成，其中包括50000张训练集图片、10000张测试集图片，每张图片的shape为(32,32
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2024-05-11 14:37:57
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第二章 图像分类课时1 数据驱动方法 在上一章的内容，我们提到了关于图像分类的任务，这是一个计算机视觉中真正核心的任务，同时也是本课程中关注的重点。 当做图像分类时，分类系统接收一些输入图像，并且系统已经清楚了一些已经确定了分类或者标签的集合，标签可能是猫、狗、汽车以及一些固定的类别标签集合等等；计算机的工
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2024-05-02 07:57:03
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一、深度卷积神经网络模型结构1：LeNet-5LeNet-5卷积神经网络首先将输入图像进行了两次卷积与池化操作，然后是两次全连接层操作，最后使用Softmax分类器作为多分类输出，它对手写数字的识别十分有效，取得了超过人眼的识别精度，被应用于邮政编码和支票号码，但是它网络结构简单，难以处理复杂的图像分类问题 2：AlexNet随着高效的并行计算处理器（GPU）的兴起，人们建立
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2023-11-27 10:50:52
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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-
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2024-08-16 08:28:17
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图像分类：图像分类是给定一幅测试图像，利用训练好的分类器判定它所属的类别，而分类器是利用带类别标签的训练数据训练出来图像分类也可称为图像识别，图像分类是通过海量的图像数据来训练分类器（深度学习网络，并通过分类器来进行图像的分类）（图像分类可用于人脸识别，指纹识别等需要和人相对应的场景）图像识别：图像识别是指计算机对图像进行处理、分析和处理，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。与图像分类对比的话，
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2024-02-21 10:47:28
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背景 疫情已经持续很久，打算做一个健康码颜色识别和信息提取的应用。本文采用opencv 和PaddleOCR、Flask来完成PaddleOCR PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。OpenCVOpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Window
