之前的博客的例子都是Regression (回归)问题。 分类和回归的区别在于输出变量的类型上。 通俗理解定量输出是回归,或者说是连续变量预测; 定性输出是分类,或者说是离散变量预测。如预测房价这是一个回归任务; 把东西分成几类, 比如猫狗猪牛,就是一个分类任务。 要做分类学习就需要准备数据MNIST,MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片 tensor
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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#作者:韦访 1、概述继续学习,深度学习主要有两种训练模式,一种是监督学习,这种模式既需要有样本数据,每个样本还得有对应的标签。另一种是非监督学习,这种模式只要有样本数据就行了,不需要标签。我们以前所有的学习都是监督学习。监督学习要对每个样本进行标注,工作量非常大,所以,现在开始,我们来学习非监督学习。2、自编码网络自编码网络(Auto-Encoder AE)是输入等于输出的网络,最简
为了避免图像处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈,tensorflow提供了一套多线程处理输入图像的框架。文件输入的流程如下所示, 在Tensorflow中,队列不仅是一种数据结构,它更提供了多线程机制。队列也是Tensorflow多线程输入数据处理框架的基础。Tenso...
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2021-08-12 22:03:56
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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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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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基本使用使用图(graph)来表示计算任务在被称之为 会话(Session) 的上下文(context)中执行图使用tensor表示数据通过 变量(Variable) 维护状态使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitrary operation)赋值或者从其中获取数据综述TensorFlow是一个编程系统,使用图来表示计算任务。图中的节点被称为op(operation的缩写)。一个o
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2024-09-04 17:32:10
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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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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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基本分类:对服装图像进行分类训练了一个神经网络模型来对衣服的图像进行分类,例如运动鞋和衬衫。 本指南使用tf.keras(高级API)在TensorFlow中构建和训练模型。#引入TensorFlow 和 tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
#引入numpy和matplotlib
import numpy a
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2024-03-19 13:40:03
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什么是图像分割(image segmentatioin)?想必你已经了解图像分类,神经网络所应用的任务之一就是对输入图像进行分类,指出其属于哪一类图像。然而,如果你需要从图像中识别出物体,指出图片中的像素点分别归属于什么物体,这种情况下你需要的是分割图像(segment the image),换句话说就是给图像的像素点打上标签。图像分割(image segmentation)的任务就是训练一个神经
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2024-09-02 10:10:36
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图像标签 常见的图像样式 JPG GIF PNG BMP ....... <!--img学习:src:图片地址(必填) 相对地址(推荐使用),绝对地址 ../ 返回返回上一级目录alt:图片的代替文字(必填)title:鼠标悬停提示文字width:图像宽度height:图像高度.......--> ...
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2021-10-06 13:06:00
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PAI简介阿里云机器学习PAI(Platform of Artificial Intelligence)是一款一站式的机器学习平台,包含数据预处理、特征工程、常规机器学习算法、深度学习框架、模型的评估以及预测这一整套机器学习相关服务。由于目前PAI还属于公测阶段,所以是不收费的。但是PAI底层依赖于maxcompute(计算)和oss(存储),所以会收取一定的托管费和深度学习存储费用。不过实测发现
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2024-10-09 13:45:13
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图像标签 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>图像标签学习</title> </head> <body> <!--img学习 src:图片地址(必填) 相对图片地址(推荐使用),绝对地址 ../ ...
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2021-07-18 17:23:00
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标签格式: <img src="图片的路径"/> 标签的属性: (a): src: 指定图片的路径 (b): width: 设置图片的宽度 (c): height: 设置图片的高度 绝对路径: 从盘符开始的路径或者从一个域名开始的路径 相对路径: 相对于某一个文件的路径 (a): 引用的文件和当前文
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2021-08-13 10:09:36
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2022-08-11 10:15:38
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文章目录TensorFlow与OpenCV编码编码(decode_*)解码(encode_*)tf.image.decode_giftf.image.decode_jpegtf.image.encode_jpegtf.image.decode_pngtf.image.encode_pngtf.image.decode_image大小重调和图像标注框resize_imagestf.image.re
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2024-03-17 15:36:50
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tensorflow(一):图片处理 一、图片处理 1、图片存取 tf.gfile 复制代码 import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as pltimage_bytes = tf.gfile.FastGFile(“dog.jpg”, ‘rb’).read() # 字节
with tf.Session() as session:
#
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2024-03-13 22:15:38
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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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教程:使用tensorflow-slim训练自己数据的图像分类器1. 环境配置2. 数据集处理2.1 获取数据2.2 生成list列表文件2.3 生成labels标签文件2.4 生成训练集与验证集2.5 生成TFRecord数据3. 下载预训练模型4. 训练模型4.1 读入数据4.2 构建模型4.3 训练5. 验证模型6. 可视化7. 模型导出7.1 导出包含模型体系的GraphDef7.2 冻
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2024-07-18 13:45:32
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