# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from icecream import ic
# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#1 加载数据
fashion_mnist = ker
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2024-04-12 06:18:14
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7 图像的分割 目录（一）图像分割概述（二）图像分割方法的分类1）阈值分割① 基于灰度直方图的峰谷方法② P-参数法③ 均匀性度量法④ 聚类方法2）边界分割方法3）区域提取方法① 霍夫变换② 区域生长 （一）图像分割概述图像分割的目的图像分割是指通过某种方法，使得画面场景中的目标物被分为不同的类别。 简单来说，图像分割是指通过某种方法，使得画面场景被分为“目标物”及“非目标物”两类,或者“前景”
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2024-07-31 14:50:07
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模型创建加载数据这里是对tensorflow的学习，所以没有什么特别有意义的数据，我是使用sklearn生成的二分类数据sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=2, n_clusters_per
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2024-04-16 16:59:26
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图像分割： 1.语义分割：把每个像素都打上标签（这个像素点是人，树，背景等）。语义分割只区分类别，不区分类别中具体单位。相当于逐像素做二分类，判断是属于前景还是背景。 2.实例分割：不仅要区分类别，还要区分类别中每一个个体。对数损失函数-二元交叉熵损失函数（二分类）：逐像素的交
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2024-03-16 00:38:27
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作为深度学习的入门，先来讲一下简单的猫狗分类。深度学习：训练数据集，让计算机精准识别这个是猫还是狗。猫狗识别：1、数据预处理：准备训练集和测试集2、卷积神经网络模型：构建网络架构3、数据增强：图像数据增强方法与效果4、迁移学习准备数据 在当前py文件所在位置创建一个data文件夹，里面放入train、test俩个子文件夹，train和test中放
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2024-01-05 20:13:41
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TensorFlow2简介 简介TensorFlow是谷歌开源的一款深度学习框架，首次发布于2015年，TensorFlow2发布于2019年，TensorFlow2.0.0正式稳定版发布于2019年10月1日，而今，TensorFlow已被很多企业与创业公司广泛用于自动化工作任务和开发新系统，其在分布式训练支持、可扩展的生产和部署选项、多设备支持（如安卓）方面备受好评。TensorFlow使用数
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2024-05-25 22:46:27
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# PyTorch图像二分类
## 引言
在计算机视觉领域，图像分类是一个重要的任务。图像分类的目标是将输入图像分配给预定义的类别之一。对于二分类任务，我们需要将图像分为两个类别。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了强大的工具来进行图像分类任务。本文将介绍使用PyTorch进行图像二分类的基本步骤，并提供代码示例。
## 数据集准备
在进行图像分类任务之前，我们首先需要准备一个数据集
原创
2023-12-24 06:52:45
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# PyTorch进行图像二分类：入门指南
图像二分类是计算机视觉中的一个基本任务，旨在将图像分为两个不同的类别。这项技术在许多领域都有广泛应用，比如医学影像分析、人脸识别和垃圾分类等。本文将介绍如何用PyTorch框架进行图像二分类，并提供完整的代码示例。
## 项目准备
在开始之前，请确保您安装了以下库：
```bash
pip install torch torchvision ma
本文介绍了使用PyTorch构建深度学习模型进行图像二分类的完整流程。主要内容包括：1）数据准备与预处理，包括创建自定义数据集、数据增强和划分训练/验证集；2）构建CNN模型结构，包含4个卷积层和2个全连接层；3）定义损失函数（NLLLoss）和优化器（Adam）；4）实现训练与验证循环，使用学习率调度器优化训练过程。实验结果表明，该模型能够有效区分恶性和正常医学图像，验证准确率达到较高水平。文章提供了完整的代码实现和可视化分析，为医学图像分类任务提供了实用解决方案。
GBDT二元分类算法GBDT(梯度提升树)二元分类1.什么是GBDT(梯度提升树)？2.GBDT处理二元分类详解3.GBDT二元分类算法具体实现3.1构造CART回归树3.2GBDT具体实现4.数据集 GBDT(梯度提升树)二元分类1.什么是GBDT(梯度提升树)？如果你还不是很熟悉GBDT的基本原理，请参考以下两篇博文 1.GBDT(梯度提升树)基本原理及python实现 2.GBDT原理详解
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2023-10-21 09:53:45
82阅读
图像分类又叫图像识别，是计算机视觉中的重要任务。在这个任务中，我们假设每张图像只包含一个对象。图像分类分为两种，一种叫二分类，一种叫多分类。 我们将覆盖以下内容：探索数据集创建一个数据集划分数据集数据预处理创建数据读取器构建分类模型定义损失函数定义优化器模型训练与评估模型部署在测试集进行模型推理探索数据集数据准备Histopathologic Cancer Detection数据集 下载以后，解压
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2023-06-30 13:48:32
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本文介绍了如何在独立脚本中部署预训练卷积神经网络模型进行推理。首先定义了一个包含四个卷积层的
# 图像二分类器的构建与应用
在当前人工智能快速发展的时代，图像处理与计算机视觉技术已经在多个领域得到了广泛的应用。图像二分类作为计算机视觉中的基本任务之一，常常用于判断图像中是否含有某种特定类型的物体。这篇文章将介绍如何利用Python及其强大的机器学习库TensorFlow构建一个简单的图像二分类器。
## 一、项目概述
构建一个图像二分类器的流程大致包括以下几个步骤：
1. 数据准备
# 深度学习中的图像二分类
随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习的普及，图像处理技术取得了显著的进展。图像二分类作为计算机视觉中的一项重要任务，在医疗影像诊断、安防监控等诸多领域得到了广泛应用。本文将介绍深度学习在图像二分类中的应用，以及一段简单的代码示例，帮助读者理解这一技术。
## 图像二分类的基本概念
图像二分类的目标是将输入的图像分为两个类别。例如，在医疗影像中，可以将某种病变的影
原创
2024-09-23 05:48:10
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目录一、分水岭算法二、GrabCut一、分水岭算法res = cv.watershed(image,markers)参数： image: 输入图像，必须是8位的3通道彩色图像marker: 标记图像，32位单通道图像，它包括种子点信息，使用轮廓信息作为种子点。在进行分水岭算法之前，必须设置好marker信息，它包含不同区域的轮廓，每个轮廓有唯一的编号，使用findCountours方法确
1.基本神经网络编程：二分分类算法 (1)从一个例子开始，有一个二分分类问题的例子，假如有这样的一张图片作为输入，现在要输出识别此图的标签，如果是猫则输出1，如果不是猫就输出0，我们用y来表示结果标签。 接下来看看一张图片在计算机中是如何表示的，计算机中要保存一张图片需要三个独立的矩阵，分别保存图片中的红、绿、蓝三个颜色通道，所以如果图片是64x64像素的，那就有3个6
# 使用Python和OpenCV实现图像二分类
图像二分类是计算机视觉中的一项基本任务，通常用于将图像分为两个类别。本文将为刚入行的新手提供一个详细的教程，帮助您使用Python和OpenCV库实现图像二分类。我们将通过以下步骤完成整个任务：
## 流程概述
以下是实现图像二分类的流程图：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备和依赖安装 |
原创
2024-09-15 04:08:18
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目录1.二分类(Binary Classification)问题二分类问题就是简单的“是否”、“有无”问题，例如判断一张图片中是否有猫。对机器来说，分辨这张图，需要读取这幅图的数字特征。计算机保存一张图片，要保存三个独立矩阵，分别对应红绿蓝三个颜色通道。我们可以定义一个特征向量x，把图片的所有像素值取出来放到这个特征向量里。如果这个图片是64x64的，那么这个特征向量的总维度n=64x64x3=1
文章目录引言ROC的引入混淆矩阵ROC曲线的解释EERAUC 引言 本文旨在介绍ROC曲线及其前置概念如混淆矩阵、FPR、TPR等，还有其引申概念EER、AUC等等。ROC的引入 ROC曲线是一张用于评价二分类模型的曲线图，典型如下图所示： 理论上来说，该曲线越靠近坐标系的左上角说明该二分类器的表现越好，一个理想的二分类的ROC曲线应如下图所示：混淆矩阵 为了了解ROC曲线横纵轴所代表的意义及曲
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2024-04-22 22:24:52
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数据的下载： （共有三个版本：python,matlab,binary version 适用于C语言） http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-ma
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2019-01-07 10:30:00
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