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))) #...
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)))# ...
三、卷积神经网络结构 3.1 基本组件 3.2 超参数 四、经典CNN构建示例:LeNet-5 4.1 网络结构详解 4.1.1 输入层 4.1.2 第一个卷积层 4.1.3 第一个池化层(Subsampling) 4.1.4 第二个卷积层 4.1.5 第二个池化层 4.1.6 全连接层 4.1.7 输出层 五、CNN 图像分类 - Keras 实现 5.1 实例介绍 5.2 数据预...
卷积神经网络是受到生物学启发的深度学习经典的多层前馈神经网络结构。 是一种在图像分类中广泛使用的机器学习算法。CNN 的灵感来自我们人类实际看到并识别物体的方式。 这是基于一种方法，即我们眼睛中的神经元细胞只接收到整个对象的一小部分，而这些小块（称为接受场） 被组合在一起以形成整个对象。与其他的人工...
1. 卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)简称CNN,CNN是所有深度学 习课程、书籍必教的模型,CNN在影像识别方面的为例特别强大,许多影像识别 的模型也都是以CNN的架构为基础去做延伸。另外值得一提的是CNN模型也是 少数参考人的大脑视觉组织来建立的深度学习模型,学会CNN之后,对于学习其 ...
DenseNet(Densely Connected Convolutional Networks)是一种卷积神经网络(CNN)架构,2017年由Gao Huang等人提出。该网络的核心思想是密集连接,即每一层都接收其前面所有层的输出作为输入。DenseNet121是该家族中的一个特定模型,其中121表示网络的总层数。 DenseNet121的主要特点如下: ...
1. 神经网络与卷积神经网络 神经网络可以处理各种数据,由文本数据、图像数据、语音数据和视频数据等等。在处理图像数据的神经网络就是CNN,它主要完成分类工作。 传统的神经网络的神经元、参数比较多,而CNN可以大大简化神经元和参数的数量。但计算量要大大的提高。
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,fromkeras.preprocessingimportimagefromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimportosimportmatplotlib.pyplotaspltdatagen=Ima
一、基于卷积神经网络的人脸识别。达到以下效果: 1、从视频中识别人脸,并实时标出面部特征点。2、建cv2摄像头对象,我们使用电脑自带摄像头(若安装外部摄像头,则自动切换到外部摄像头)。3、针对高清视频的多帧连续对照识别、对监控设备的视频数据进行解码,并分离数据帧、形成每帧视频的图像数据,从而将人脸识别率呈指...
一、介绍 海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言,通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对22种常见的海洋生物('蛤蜊', '珊瑚', ...