importtensorflow as tfimporttensorflow.contrib.slim as slim WEIGHT_DECAY= 0.01#这段是我之前看别人的帖子上做的,但是后来我做的过程中我发现其实并没有什么用,#改变featuremap的大小用卷积也完全可以实现,所以我把它注释掉,发现也是正常的#但是由于tensorflow老大哥最近又开始迭代更新了,
TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习框架,尤其适合构建和训练深度学习模型。卷积神经网络(CNN)是其中最常用的架构之一,特别在图像识别领域表现突出。 自动特征提取:CNN通过卷积层自动提取图像的局部特征,避免了手工设计特征提取器的繁琐。卷积核在图像上滑动,识别边缘、角点、纹理等特征。 参数共享:卷积核在整个图像上...
data\_dir="./dataset/"data\_dir=pathlib.Path(data\_dir)image\_count=len(list(data\_dir.glob('\*/\*')))print("图片总数为:",image\_count) 然后划分TensorFlow的image_dataset_from_directory方法划分测试集和训练集。再构建模型。在本文中如下图所示 代码语言:python 代码运行次数:7 运行 AI代码解...
我们下面用Tensorflow来调用这个模型,让我们的神经网络对Fashion-mnist数据集进行图像分类.由于在这个数据集当中图像的尺寸是28*28*1的,如果想要使用resnet那就需要把28*28*1的灰度图变为224*224*3的RGB图,我们使用OpenCV库可以很容易将图像进行resize。 首先我们进行导包: importos,sysimportnumpy as npimportscipy...
import tensorflow as tf import numpy as np # 切分传入Tensor的第一个维度,生成相应的dataset。如果传入字典,那切分结果就是字典按值切分 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])) iterator = dataset.make_one_shot_iterator() # 只能从头到尾读取一次 ...
在本文中将介绍使用Python语言,基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练,观察其模型训练效果。 二、ResNet50介绍 ResNet50是一种基于深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的图像分类算法。它是由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出的,是ResNet系列中的一个重要成员。ResNe...
本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集,数据集共有12种类别,今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务,分类的模型使用ResNet50。本文实现的算法有一下几个特点: 1、自定义了图片加载方式,更加灵活高效,不用将图片一次性加载到内存中,节省内存,适合大规模数据集。 2、加载模型的预训练权重,训练...
在本文中将介绍使用Python语言,基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练,观察其模型训练效果。 二、ResNet50介绍 ResNet50是一种基于深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的图像分类算法。它是由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出的,是ResNet系列中的一个重要成员。ResNe...
import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 我分别简单地介绍一下这些库的作用。首先是matplotlib,它的作用是就相当于一个绘图工具,有了它,我们可以很方便的来绘制各种函数图像或者展示其他图像。同时下面的是matplotlib.pyplot是它的一个子类,为了方便我们直接将他...
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。