研一、研二必学!猫狗识别代码详解一迪哥手把手带你基于TensorFlow+CNN实现猫狗二分类,学完就能跑通!共计8条视频,包括:猫狗识别任务与数据简介、1-猫狗识别任务与数据简介-2、2-卷积网络涉及参数解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
1.踩过的坑(tensorflow) 上一章CNN中各个算法都是纯手工实现的,可能存在一些难以发现的问题,这也是准确率不高的一个原因,这章主要利用tensorflow框架来实现卷积神经网络,数据源还是cifar(具体下载见上一章) 在利用tensorflow框架实现CNN时,需要注意以下几点: 1.输入数据定义时,x只是起到占位符的作用(看不到真实值,...
2. 在运行里输入cmd,然后输入(前提是安装好了tensorboard => pip install tensorboard) tensorboard --logdir=D:\Project\python\myProject\CNN\tensorflow\captchaIdentify\tensorboard --host=127.0.0.1 'D:\Project\python\myProject\CNN\tensorflow\captchaIdentify\tensorboard' 是我生成的tensorboard文件的绝对路径,你...
ArgumentParser(description='Tensorflow Faster R-CNN demo') #parser.add_argument('--net', dest='demo_net', help='Network to use [vgg16 res101]', # choices=NETS.keys(), default='res101') #default parser.add_argument('--net', dest='demo_net', help='Network to use [vgg16 res101]...
Mask RCNN模型 anchor的生成 defgenerate_anchors(base_size=16,ratios=[0.5,1,2],scales=2**np.arange(3,6)):base_anchor=np.array([1,1,base_size,base_size])-1# 首先根据base size生成三个最基本的anchor,一个方形,一个竖长方形,一个横长方形,# 但最后真正的anchor会在这三个anchor上乘以scale的...
TensorFlow是一个支持分布式的深度学习框架,在Google的推动下,它正在变得越来越普及。我最近学了TensorFlow教程上的一个例子,即采用CNN对cifar10数据集进行分类。在看源代码的时候,看完后有一种似懂非懂的感觉,又考虑到这个样例涵盖了tensorflow的大部分语法知识,包括QueueRunners机制、Tensorboard可视化和多GPU数据并行编程...
在Tensorflow中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一种在Tensorflow中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一种常用于图像识别任务的深度学习模型,手写数字识别是一个经典的应用场景,下面将详细介绍如何在Tensorflow中实现一个入门级的手写数字识别模型。
后续会通过tensorflow来实现CNN,测试准确率可以达到71.95%。 6. 参考文献 视觉一只白的博客《常用损失函数小结》https://blog.csdn.net/zhangjunp3/article/details/80467350 理想万岁的博客《Softmax函数详解与推导》:http://www.cnblogs.com/zongfa/p/8971213.html ...
这个项目将展示如何使用卷积神经网络(CNN)来识别MNIST数据集中的手写数字。所需工具 Python 3 TensorFlow 2.x Keras API项目流程 数据预处理:下载并导入MNIST数据集,将其分为训练集和测试集。对图像进行归一化处理,使其像素值范围在0-1之间。 构建CNN模型:使用Keras API构建一个简单的CNN模型,包括卷积层、池化层...
好的,下面是关于使用CNN实现手写字体识别的代码详解,涵盖从数据准备到模型评估及使用的全过程。 1. 准备手写字体数据集 通常我们使用MNIST数据集来进行手写数字识别,它包含了0到9的手写数字图像。 python from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorical # 加载MNIST数据...