这就是今天所用的卷积神经网络。 1.什么是卷积神经网络? 1.1什么是神经网络? 顾名思义,神经网络是类似于人脑神经元的一种东西。学过生物的我们都知道,神经元彼此之间相互联系,传入一个信号后,可以在神经元之间不断传递,最终促使肌体做出反应,比如被针扎了之后会马上缩手。你也可以笼统的认为神经网络就是一个函数...
针对猫狗两个类别中查看每个集(训练、验证、测试)中分别包含多少张图像: 构建神经网络 复习一下卷积神经网络的构成:Conv2D层(使用relu激活函数) + MaxPooling2D层 交替堆叠构成。 当需要更大的图像和更复杂的问题,需要再添加一个 Conv2D层(使用relu激活函数) + MaxPooling2D层。 这样做的好处: 增大网络容量 减...
比如这个卷积核可以侦测水平纹理,那卷积出来的图就是原图水平纹理的图像。 现在假设要做一个图像的分类问题,比如辨别一个图像里是否有一只猫,我们可以先判断是否有猫的头,猫的尾巴,猫的身子等等,如果这些特征都具备,那么我就判定这应该是一只猫(如果用心的话你就会发现这就是CNN最后的分类层,这一部分是我们传统的...
因为卷积层和全连接层都有权重系数,也被称为权重层,其中卷积层13层,全连接3层,池化层不涉及权重。所以共有13+3=16层。 (4)对于VGG16卷积神经网络而言,其13层卷积层和5层池化层负责进行特征的提取,最后的3层全连接层负责完成分类任务。 下图是VGG的网络结构示意图,有13层卷积和3层全连接层。VGG网络的设计...
Tensorflow2——卷积神经网络之猫狗识别 今天复习了一下卷积神经网络的猫狗识别部分,主要还是加强了数据的读取和数据的预处理这一部分。 学会用tf.data去创建数据集,用tf.keras来创建模型,直接上代码。 这里写目录标题 1、卷积神经网络之猫狗识别 1)数据集的创建...
📊 猫狗识别与分类:基于卷积神经网络CNN🐱🐶 在这个项目中,我们使用卷积神经网络(CNN)来识别和分类猫狗图片。通过训练模型,我们能够达到较高的准确率,实现对猫狗图片的准确分类。🔍 训练过程 我们首先收集了大量猫狗图片,并将其分为两个类别:猫和狗。然后,我们使用CNN模型进行训练。在每个epoch中,模型都会...
本文记录了第一个基于CNN卷积神经网络在图像识别领域的应用:猫狗图像识别。主要内容包含: 数据创建和预处理 神经网络模型搭建 数据增强实现减小正则化 文中使用的深度学习框架是Keras; 图像数据来自kaggle官网:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data ...
基于卷积神经网络CNN构建猫狗图像识别分类模型,以及数据增强,计算机博士带你做项 基于卷积神经网络CNN构建猫狗图像识别分类模型 配套课件代码以及up整理的200G人工智能资料合集 内含:990+可复现论文、写作发刊攻略,1v1论文辅导、AI学习路线图、视频教程等
本周主要构件了一个卷积神经网络的模型,主要用以识别对应图片的种类,并且能够对图片进行预测 以下就是实现从网上爬取图片之后并识别毫不相干的从百度上查找的猫和狗图片的种类 首先从网上爬取一些图片到本地的文件夹当中,并对图片进行对应标签的标记。 我在网上选取了一
【毕设项目】基于卷积神经网络构建猫狗识别分类模型 数据增强实战,计算机博士教你做毕设!共计19条视频,包括:1-卷积神经网络应用领域、2-卷积的作用、3-卷积特征值计算方法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。