李沐深度学习计算机视觉学习笔记

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mob649e8169b366 2024-09-08 05:43:30 ©著作权

文章标签 深度学习计算机视觉神经网络 文章分类 深度学习人工智能

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深度学习与计算机视觉的基本概念

在当今信息技术迅速发展的时代，深度学习和计算机视觉正成为众多领域的热门应用，如自动驾驶、安防监控、医疗影像等。这篇文章将对深度学习和计算机视觉进行简要介绍，并通过代码示例来加深理解。

深度学习简介

深度学习是机器学习的一个分支，利用多层神经网络进行特征提取和模式识别。与传统的机器学习方法不同，深度学习能够通过大量的数据自动学习特征，而无需设计复杂的特征提取算法。

简单的神经网络示例

让我们通过一个简单的例子来了解深度学习的基本概念，以下是用Python TensorFlow库构建一个基本的神经网络：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 创建简单神经网络模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型摘要
model.summary()

在这个代码示例中，我们构建了一个包含两个全连接层的简单神经网络。输入层有32个节点，第一隐藏层有64个节点，输出层有10个节点（假设我们有10个类别）。

计算机视觉简介

计算机视觉是让计算机“看”的技术，主要关注如何让计算机从图像或多维数据中提取信息。当前流行的任务包括目标检测、图像分类和图像生成等。

图像分类示例

以下是一个简单的图像分类示例，涉及到使用卷积神经网络（CNN）：

from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications import VGG16
import numpy as np

# 加载VGG16模型
model = VGG16(weights='imagenet')

# 预处理图片
img_path = 'cat.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)

# 进行预测
preds = model.predict(img_array)

# 打印预测结果
print('Predicted:', preds)

在这段代码中，我们使用了VGG16模型，它已经在ImageNet数据集上进行了预训练。我们加载一张图片并进行预处理，然后通过模型进行预测，最后输出类别。

数据可视化

为了更好地理解我们所讨论的内容，接下来我们将使用饼状图和序列图来展示数据分布和活动流程。

饼状图

使用Mermaid语法，我们可以创建一个简单的饼状图来展示不同算法的使用分布：

pie
    title 深度学习算法使用分布
    "CNN": 40
    "RNN": 20
    "GAN": 15
    "Transformer": 25

这幅饼状图展示了几种不同深度学习算法的使用比例，便于我们理解当前主流算法的流行程度。

序列图

接下来，我们用序列图来描述图像分类的流程：

sequenceDiagram
    participant User
    participant Client
    participant Server

    User->>Client: 上传图片
    Client->>Server: 发送图片
    Server->>Server: 处理图片
    Server->>Client: 返回预测结果
    Client->>User: 显示结果

这个序列图展示了用户如何通过客户端上传图片，服务器如何处理该图片并返回预测结果的流程。