一、第一个图像分类器 机器学习算法例如K-NN、SVM等，即便是卷积神经网络也需要使数据集中的数据有固定的向量大小，对于图像来说就是要求图像的尺寸一致。 有许多改变图像大小的方法，从保持图像适应比的高级方法 到 压缩\拉伸图像的简单方法。应用那种方法因人而因、因地制宜、根据应用场景而变化。 我们选择的使简单的改变图像大小，不考虑适应比（长宽比）的方法，目录结构如下：----pyimgsearch
转载
2024-09-14 15:07:44
43阅读
Tensorflow中所有计算都会被转化为计算图上的节点。 【概念】Tensor（张量，数据结构，可被理解为多维数组） + Flow（流，计算模型，表达了张量之间通过计算相互转化的过程） TensorFlow中每一个计算都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述了计算之间 的依赖关系（如果一个运算 的输入依赖于另一个运算
## 如何实现“ACC计算代码”使用Python
在机器学习模型的评估中，“ACC”通常指的是“准确率”（Accuracy），这是一个非常重要的指标。接下来的内容将逐步引导你通过Python实现ACC计算的代码。我们将详细说明每一步，并提供相应的代码示例。
### 整体流程概述
首先，让我们明确整个计算ACC的过程。下面是我们要遵循的步骤表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 03:10:53
298阅读
# 计算机视觉图像分类代码实现指南
## 介绍
计算机视觉是一个快速发展的领域，其中图像分类是其重要的一部分。本文将指导初学者如何实现一个简单的图像分类程序。我们将使用Python及其流行的深度学习库TensorFlow和Keras来构建一个基本的图像分类模型。
## 整体流程
在实现图像分类模型之前，我们需要了解整个过程的步骤。以下是实现图像分类的主要步骤：
| 步骤 |
目标检测当中，有一个常用的指标，叫IoU（Intersection over Union), 它常常用来衡量目标检测任务中，预测结果的位置信息的准确程度。在目标检测的课题里，我们需要从给定的图片里，推测出这张图片里有哪样（或者是哪几样）东西，并且推测这样（或者这几样）东西在图片中的具体位置。比如，在下面这张图片里，我们推测出图片当中有个STOP标识，并且给出了它的推测位置（红色的方框）。但是，图片
文章目录前言一、数据集准备二、图像分类程序构建1.变量定义2.模型文件生成3.训练数据集生成4.训练完整代码5.验证完整代码6.预测完整代码训练效果预测效果总结 前言本文基于CNTK实现分类，并以之前的不同，本次使用C#实现，不适用python，python版的CNTK比较简单，而且python版的cntk个人感觉没什么必要，毕竟是微软的框架因此本人强迫症犯了，所以使用C#实现CNTK 环境版本
参考文献【机器之心——使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络】1、LSTM简单介绍LSTM主要用于处理时间序列。在这里我们将一张图片的每一列或者每一行当成一个序列，这个序列是有一定的规律的，我们希望借助LSTM识别这种每一行的变化模式从而对数据集进行分类。2、关于MNIST数据集MNIST 数据集包括手写数字的图像和对应的标签。我们可以根据以下内置功能从 TensorF
转载
2024-03-20 14:31:30
207阅读
【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读 目录【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读前言一、代码框架二、实现代码1.引入包2.设置相关参数3.处理数据集4.构建网络5.训练6.保存模型三、其他 前言最近机器学习在低年级本科生中热度剧增，小编经常看见在自习室里啃相关书籍的小伙伴。但由于缺少经验指导，也许原理清楚了，但是由于很多书中对细节上的函数等等介绍不多，很多
转载
2024-03-21 20:14:08
101阅读
图像分类通用测试代码设备选择运用生成器的格式，选择GPU其中哪片"cuda:0" 或者cpu "cpu"，然后，输出使用的设备。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_avalible() else "cpu")
print("using {} device.".formate(device))图片转换操作定义字典形式的data_transf
转载
2024-06-08 22:38:48
116阅读
一.项目描述数据集来源于kaggle猫狗大战数据集。训练集有25000张，猫狗各占一半。测试集12500张。希望计算机可以从这些训练集图片中学习到猫狗的特征，从而使得计算机可以正确的对未曾见过的猫狗图片进行分类。这就是图像分类问题，计算机视觉研究领域之一，计算机通过学习图像本身的特征将不同类别的图像区分开来。二.评价指标二分类评价指标 binary_crossentropy：交叉熵ŷ i是样本标
转载
2023-08-14 20:14:16
261阅读
2评论
刚学用Python的时候，特别是看一些库的源码时，经常会看到func(*args, **kwargs)这样的函数定义，这个*和**让人有点费解。其实只要把函数参数定义搞清楚了，就不难理解了。 先说说函数定义，我们都知道，下面的代码定义了一个函数funcA def funcA(): pass 显然，函数funcA没有参数（同时啥也不干:D）。 下面这个函数funcB就有两个参数了， def fun
转载
2023-09-04 14:27:50
104阅读
引言图像分类一直是神经网络的重要应用，热度居高不下，但是其相对复杂的代码量以及复杂的调试让很多小白望而却步。其实，Mathematica里面内置的Classify功能可以极其简单的实现这样的功能，直接展示如下代码解释第一行使用FileNames，第一个参数是文件后缀，用来确定文件类型，第二个参数是绝对路径，获得所有文件的名字。第二行**Map[Import,filename]**是为了导入数据，即
转载
2024-03-19 17:05:14
30阅读
# 如何使用Python计算准确率（acc）
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个计算准确率的流程：
```mermaid
erDiagram
算法 --> 数据预处理
数据预处理 --> 模型训练
模型训练 --> 模型预测
模型预测 --> 计算准确率
```
## 2. 具体步骤及代码
### 2.1 数据预处理
在计算准确率之前，我们需要
原创
2024-03-06 04:57:38
174阅读
# 如何在Python中计算模型的准确率（Accuracy）
在机器学习的模型评估中，准确率（Accuracy）是一个非常重要的指标。它表示模型预测正确的样本占总样本的比例。对于刚入行的小白来说，计算准确率可能会有些困惑。本文将详细介绍如何在Python中实现这一功能，包括必要步骤和代码示例。
## 流程概述
计算准确率的流程可以分为如下几个步骤：
| 步骤 | 描述
前言图像分类是人工智能领域的一个热门话题。通俗解释就是，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。图像分类在实际生产生活中也是经常遇到的，而且针对不同领域或者需求有着很强的针对性。例如通过拍照花朵识别花朵信息，通过人脸匹对人物信息等。通常情况下，这些以来
转载
2024-07-24 21:45:55
45阅读
文章目录图像内容分类1 K近邻分类法（KNN）1.1 一个简单的二维示例1.2 用稠密SIFT作为图像特征1.3 图像分类：手势识别2 贝叶斯分类器3 支持向量机 图像内容分类1 K近邻分类法（KNN）在分类方法中，最简单且用的最多的就是KNN（K近邻分类法），这种算法把要分类的对象与训练集中已知类标记的所有对象进行对比，并由k近邻对指派到哪个类进行投票。其弊端在于需要预先设定k值，k值的选择会影
转载
2024-03-19 09:55:54
75阅读
前面一篇文章有说过，利用scrapy来爬取图片，是为了对图片数据进行分类而收集数据。本篇文章就是利用上次爬取的图片数据，根据图片的颜色特征来做一个简单的分类处理。实现步骤如下：1：图片路径添加2：对比度处理3：滤波处理4：数据提取以及特征向量化5：图片分类处理6：根据处理结果将图片分类保存代码量中等，还可以更少，只是我为了练习类的使用，而将每个步骤都封装成了一个独立的类，当然里面也有类继承的问题，
转载
2023-07-14 17:20:23
166阅读
# Pytorch计算准确率（ACC）的简单介绍
在深度学习中，准确率（Accuracy）是评估模型性能的重要指标之一。它表示模型正确预测的样本数量与总样本数量之比。在本文中，我们将介绍如何在PyTorch框架中计算分类模型的准确率，并通过示例代码进行说明。
## 准备工作
首先，我们需要安装PyTorch。如果你尚未安装，可以使用以下命令进行安装：
```bash
pip install
# Python 图像分类代码科普
## 一、引言
随着人工智能技术的不断发展，图像分类已经成为人工智能领域的一个重要应用方向。图像分类是指根据图像的内容对图像进行分类或识别的过程，可以应用于人脸识别、车牌识别、医学影像识别等领域。Python作为一种功能强大且易学习的编程语言，被广泛应用于图像分类任务中。本文将介绍如何使用Python进行图像分类，并给出相关代码示例。
## 二、图像分类流
原创
2024-05-20 06:43:16
66阅读
前言挺久之前老师留的大作业，因为是上古模型和玩具级别的数据集，所以写完了就一直放着，后来看了几本优化的书想起来这个入门实验，想到当初准确率没上九十，没有被老师课堂表扬一番倒是挺遗憾的。于是想着让参数多迭代的想法，回去稍微改了改，然后结果从之前的89.89%升到了90.58%，无语了。说实在这个很多人写过了，烂大街了都，追求高准确率的同学可以看看其他的了，这里有一份榜单What is the cla
