随着人工智能热潮的发展，图像识别已经成为了其中非常重要的一部分。图像识别是指计算机对图像进行处理、分析，以识别其中所含目标的类别及其位置(即目标检测和分类)的技术。其中图像分类是图像识别的一个类，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。该项目分为三部分：第一部分：系统驱动的安装与环境的搭建第二部分：利用VGG16网络进行模型训练与预测第三部分：通过模型算法的部署，实现模型预测的页面
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2023-12-27 15:59:38
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MATLAB图像处理（一）——计算机图形学之图像形状识别由于遇到了很多次这个课题，这次做完之后结合手上的资料总结一下。基本步骤：1、读取彩色图像转化为二值图像；2、确定图像中的形状边界；3、确定所需形状的目标；本文主要通过识别圆形目标来进行说明，原图如下所示，本例需要识别出下图中的圆形物体：1、读取彩色图像转化为二值图像 针对图像中可能有不同形状的目标物体，为了进行目标筛选，可以先通过形状判断，过
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2024-02-22 14:21:51
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在Windows上调试TensorFlow 2.0 中文手写字识别（汉字OCR）一、环境的搭建 Windows+1080Ti+Cuda10.1 Tsorflow2.0.0 Numpy1.16.4 注意：这里tensorflow和numpy的版本一定不能错，要不然后面会有意想不到的bug！！二、数据的准备 数据全部来自于CASIA的开源中文手写字数据集，该数据集分为两部分： CASIA-HWDB：离
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2024-03-23 13:03:32
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tensorflow图像处理1、图像编解码一幅RGB色彩模式的图像，可以看成是一个三维矩阵，即通道数为3。 然而图像在存储是并没有直接记录为矩阵，而是经过压缩编码后的结果。所以需要解码过程。 常见的图片格式：jpeg, jpg, png, gif。1.1 jpeg/jpg格式注意点： 1、在tensorflow 1.0中使用tf.gfile.FastGFile()，而在tensorflow 2.0
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2024-04-25 22:32:55
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Tensorflow的拓展之 TensorFlow Hub 模型复用
目录 TF Hub 网站 TF Hub 安装 TF Hub 模型使用样例 TF Hub 模型 retrain 样例 在软件开发中，我们经常复用开源软件或者库，避免了相同功能的代码重复开发，减少了大量的重复劳动，也有效缩短了软件开发周期。代码复用，对软件产业的蓬勃发展，有着
tensorflow自然语言处理(自动生成古诗)在我上一篇博客当中，已经写了CNN验证码识别，由此可以看出神经网络的强大之处，所以这篇博客主要是来讲解一下RNN中的LSTM网络处理自然语言，输入一个字就自动生成一篇优美的古诗。RNN主要逻辑就是每个样本之间有比较强烈的关联性，这种关联性比较适合自然语言的处理，因为我们说的话都是有一定的关联性。这里我们不过多的讲解RNN的理论基础，因为上百度上面搜索
这一节我们提及了三个内容：变量共享、线程和队列和数据读取，这些都是TensorFlow官方指导中的内容。会在程序中经常遇到所以放在一起进行叙述。前面都是再利用已有的数据进行tensorflow的学习，这一节我们要学习怎么从文件中读取我们需要的各类数据。1、变量共享 前面已经说过如何进行变量的生成和初始化内容，也用到了命名空间的概念，这里说一下什么是变量共享。当我们有一个非常庞大的模型的时候免
TensorFlow 训练 Mask R-CNN 模型 公输睚信 关注 0.9 2018.08.25 20:50* 字数 2403 阅读 14401评论 104喜欢 34 前面的文章 TensorFlow 训练自己的目标检测器 
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2024-09-18 12:01:49
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Skeleton Aware Multi-modal Sign Language Recognition解读摘要1. 简介2. Related Work2.1 Sign Language Recognition (SLR)2.2 Skeleton Based Action Recognition2.3 Multi-modal Approach3. 方法3.1 SL-GCN3.1.1 Graph的
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2024-07-10 05:50:39
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目录概要源码分析Python 梯度API gradients核心函数_GradientsHelper反向传播梯度计算过程示意概要深度学习框架比如Tensorflow能够对深度学习领域起到巨大推动作用的一个重要Feature就是自动反向传播更新梯度，文章 链接 对几种不同类型的微分做了很详细的图文说明，值得一看。本文基于Google 官Tensorflow_r1.15 版本对求解梯度（微分
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2024-07-08 11:51:40
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现在，有一家公司来拯救脸盲了，不是你熟悉的硅谷/后厂村大公司，而是一家动图表情包网站：GIPHY。GIPHY开源了一个表情包识别器，可以分清楚超过2300个名人，而且它识别的还是动图，准确率超过98%。这效果，可以的良心的是，GIPHY不仅把这个工具开源了，而且还直接用在了自己的网站上，不是Demo，已经是成品。那我们来测验一下这个功能好不好用~第一张，泰勒·斯威夫特，传上去试试效果认出来了，匹配
Tensorflow在更新1.2版本之后多了很多新功能，其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构（看这里），大大降低了吾等调包侠的开发难度，无论是fine-tuning还是该网络结构都方便了不少。这里讲的的是物体检测（object detection）API，这个库的说明文档很详细，可以的话直接看原文即可。这个物体检测API提供了5种网络结构的预训练的weights，全部是用COCO数据集进行训练
目录前言TFRecordTFRecord数据类型TFRecord写入TFRecord读取数据可视化训练读取数据喂入模型shuffletransform_images和transform_targetsprefetchbatch参考 前言本篇博客从实际代码出发，介绍tensorflow里面TFRecord格式的数据。Tensorflow官网可以参考：演练：读取和写入图像数据和TFRecordDat
基于人脸的常见表情识别（3）——模型搭建、训练与测试模型搭建与训练1. 数据接口准备2. 模型定义3. 模型训练模型测试本 Task 是『基于人脸的常见表情识别』训练营的第 3 课，如果你未学习前面的课程，请从 Task1 开始学习，本 Task 需要使用到数据集，在 Task2 中提供下载的渠道。在完成了数据准备后，接下来就是卷积神经网络一展身手的时候了，通过本次任务，您将学到如何使用 PyTo
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2024-09-21 22:40:30
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TensorFlow在本系列文章中，我们选用TensorFlow作为我们进行机器学习的基础框架，大家可以到 TensorFlow官网 查看相关资料和文档。 但是正如在上一篇文章中所说的，我们不需要你具有任何机器学习的基础，所以我们也不会在这里讲解 TensorFlow 的细节， 你只要记住，TensorFlow是一个深度学习的框架，就好像我们开发web应用时使用的Rails 一样。心急的同学可能会
深度学习之tensorflow入门实例线性回归首先需要生成一组原始数据import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
train_x=np.linspace(-1,1,100)
train_y=2*train_x+np.random.randn(*train_x.shape)*0.3
plt.pl
1. 预备工具1.1 说明 编译过程有点坑，而且耗时，如果不是必须要编译的话，可以去 https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 下载,有现成的轮子。测试代码可以参考 https://github.com/ksachdeva/tensorflow-cc-examples 和 https://github.com/aljabr0/from
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2023-10-20 20:12:17
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TensorFlow程序读取数据一共有3种方法:供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。 从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。使用Tensorflow训练神经网络模型，首先要读取数据，
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2024-02-19 18:17:18
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1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；7、cvCreateFileCapture：通过参数设
眼看千遍，不如手动一遍，看了原文再手动整理一遍，代码实际操作一遍，加深理解。相当于高中时做的笔记了。tf.nn.dynamic_rnn 函数是tensorflow封装的用来实现递归神经网络（RNN）的函数，本文会重点讨论一下tf.nn.dynamic_rnn 函数的参数及返回值。首先来看一下该函数定义：tf.nn.dynamic_rnn(
cell,
inputs,
seq
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2024-07-04 20:09:24
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