def CNN_model(self,train_images, train_lables): # ===构建卷积神经网络并保存=== model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 1))) # 过滤器个数,卷积核尺寸,激活函数,输入形状 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) #...
在模型建立方面,我们采用了卷积神经网络(CNN)作为主要架构。该模型包括多个卷积层、池化层和全连接层,旨在提取图像的特征并进行分类。通过搭建Sequential模型,并使用ReLU激活函数,保证了模型的非线性表达能力。为了防止过拟合,模型中引入了Dropout层,并配置了合适的学习率和优化器(SGD),以提高训练的稳定性和收敛速度。
为什么神经网络可以学习任何东西?首次使用动画讲解,带你吃透神经网络!(CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、GAN生成式对抗网络、人工智能、AI) 从零学AI_李沐 36:34 AI-攻城狮 1:03:58 【迪哥带你做项目】Python机器学习项目实战—Mnist手写数字识别 用TensorFlow实现最简单的卷积神经网络(深度学习/神经网络/计算机视...
fnames= [os.path.join(train_dogs_dir, fname)forfnameinos.listdir(train_dogs_dir)]#从狗图片中选择一张img_path = fnames[3]print(img_path) img= image.load_img(img_path, target_size=(150,150)) img=image.img_to_array(img)#把img变成3维向量形式[1,150,150]img = img.reshape((1,)...
吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow:用预先训练好的卷积网络实现图像快速识别 from keras.preprocessing import image from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import os import matplotlib.pyplot as plt datagen = ImageDataGenerator(rotation_range = 40, width_shift_range...
一、介绍 昆虫识别系统,使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法(CNN)模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集(‘蜜蜂’, ‘甲虫’, ‘蝴蝶’, ‘蝉’, ‘蜻蜓’...
猫狗识别系统。通过TensorFlow搭建MobileNetV2轻量级卷积神经算法网络模型,通过对猫狗的图片数据集进行训练,得到一个进度较高的H5格式的模型文件。然后使用Django框架搭建了一个Web网页端可视化操作界面。实现用户上传一张图片识别其名称。 一、前言 本研究中,我们开发了一个基于深度学习的猫狗识别系统,使用了TensorFlow框架...
从本期开始,我将做一个关于图像识别的系列文章,让读者慢慢理解python进行图像识别的过程、原理和方法,每一篇文章从实现功能、实现代码、实现效果三个方面进行展示。 实现功能: Python搭建卷积神经网络进行图像二分类 实现代码: import os from PILimport Image ...
Python图像识别实战(五):卷积神经网络CNN模型图像二分类预测结果评价(附源码和实现效果) 前面我介绍了可视化的一些方法以及机器学习在预测方面的应用,分为分类问题(预测值是离散型)和回归问题(预测值是连续型)(具体见之前的文章)。 从本期开始,我将做一个关于图像识别的系列文章,让读者慢慢理解python进行图像识别的...
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 神经网络模型的训练和拟合 文中使用的深度学习框架是Keras。部分数据展示: 猫: 狗: 二、实现过程 2.1数据预处理 # 数据预处理 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 进行缩放 ...