- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏深度学习框架
花朵分类(一)
本次教程的目的是带领大家学会基本的花朵图像分类 首先我们来介绍下数据集，该数据集有5种花，一共有3670张图片，分别是daisy、dandelion、roses、sunflowers、tulips，数据存放结构如下所示 =AUTOTUNE) val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE) 下一步就是模型搭建，然后对模型进行训练 num_classes = 5
66720发布于 2021-07-29 - 来自专栏用户5033944的专栏
“花朵分类“ 手把手搭建【卷积神经网络】
前言 本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对几种常见的花朵进行识别分类； 使用到TF的花朵数据集，它包含5类，即：“雏菊”，“蒲公英”，“玫瑰”，“向日葵”，“郁金香”；共 3670 张彩色图片；通过搭建和训练卷积神经网络模型，对图像进行分类，能识别出图像是“蒲公英”，或“玫瑰”，还是其它。 ，它包含5类，即：“雏菊”，“蒲公英”，“玫瑰”，“向日葵”，“郁金香”；共 3670 张彩色图片；数据集包含5个子目录，每个子目录种存放一个类别的花朵图片。 卷积层与池化层的叠加实现对输入数据的特征提取，最后连接全连接层实现分类。 特征提取——卷积层与池化层 实现分类——全连接层 CNN 的输入是张量 (Tensor) 形式的 (image_height, image_width, color_channels)，包含了图像高度、
2.4K30发布于 2021-05-13 - 来自专栏机器学习初学者精选文章
【深度学习】CNN图像分类：从LeNet5到EfficientNet
Author：louwill From：深度学习笔记 在对卷积的含义有了一定的理解之后，我们便可以对CNN在最简单的计算机视觉任务图像分类中的经典网络进行探索。 CNN在近几年的发展历程中，从经典的LeNet5网络到最近号称最好的图像分类网络EfficientNet，大量学者不断的做出了努力和创新。本讲我们就来梳理经典的图像分类网络。 图像分类就是要回答这张图像是一只猫的问题，跟传统的机器学习任务并无区别，只是我们的输入由数值数据变成图片数据。本节的内容就是介绍CNN在图像分类的发展历史上出现的一些经典的网络。 图3 定位+实例分割 CNN图像分类发展史 在神经网络和深度学习领域，Yann LeCun可以说是元老级人物。 作为本节的结尾，我们想重点提一下去年5月份谷歌大脑发布的号称目前最好的CNN分类网络的EfficientNet。 EfficientNet在吸取此前的各种网络优化经验的基础上提出了更加泛化的解决方法。
4.5K10发布于 2020-10-19 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
热文 | 卷积神经网络入门案例，轻松实现花朵分类
作者 | 黎国溥 责编 | 寇雪芹 出品 | AI 科技大本营（ID:rgznai100） 前言 本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对几种常见的花朵进行识别分类；使用到TF 的花朵数据集，它包含5类，即：“雏菊”，“蒲公英”，“玫瑰”，“向日葵”，“郁金香”；共 3670 张彩色图片；通过搭建和训练卷积神经网络模型，对图像进行分类，能识别出图像是“蒲公英”，或“玫瑰”，还是其它 导入数据集 使用到TF的花朵数据集，它包含5类，即：“雏菊”，“蒲公英”，“玫瑰”，“向日葵”，“郁金香”；共 3670 张彩色图片；数据集包含5个子目录，每个子目录种存放一个类别的花朵图片。 构建模型 常见卷积神经网络（CNN），主要由几个 卷积层Conv2D 和 池化层MaxPooling2D 层组成。卷积层与池化层的叠加实现对输入数据的特征提取，最后连接全连接层实现分类。 特征提取——卷积层与池化层 实现分类——全连接层 CNN 的输入是张量 (Tensor) 形式的 (image_height, image_width, color_channels)，包含了图像高度、
1.2K30发布于 2021-06-08 - 来自专栏嵌入式视觉
使用 CNN 进行图像分类
图像分类是计算机视觉中最基础的任务，基本上深度学习模型的发展史就是图像分类任务提升的发展历史，但是图像分类并不是那么简单，也没有被完全解决。 图像分类 图像分类顾名思义就是一个模式分类问题，它的目标是将不同的图像，划分到不同的类别，实现最小的分类误差。 1，单标签分类：总体来说，对于单标签的图像分类问题，它可以分为跨物种语义级别的图像分类(cifar10)，子类细粒度图像分类(Caltech-UCSD Birds-200-2011)，以及实例级图像分类 虽然基本的图像分类任务，尤其是比赛趋近饱和，但是现实中的图像任务仍然有很多的困难和挑战。如类别不均衡的分类任务，类内方差非常大的细粒度分类任务，以及包含无穷负样本的分类任务。 参考资料 不懂得如何优化CNN图像分类模型？这有一份综合设计指南请供查阅 【技术综述】你真的了解图像分类吗？
1.2K10编辑于 2022-09-05 - 来自专栏人工智能LeadAI
用CNN做句子分类：CNN Sentence Classification (with Theano code)
01 Intro 本篇文章来细说CNN在NLP中的一大应用————句子分类。通过Yoon Kim的论文介绍一个应用，分析代码，并重构代码。 重构后的代码放在github（https://github.com/applenob/CNN_sentence），另附io博文地址（https://applenob.github.io/cnn_sc.html ） 传统的句子分类器一般使用SVM和Naive Bayes。 的Word2Vector工具(COW模型)得到的结果，但是会在训练过程中被Fine tuned； CNN-multichannel: CNN-static和CNN-non-static的混合版本，即两种类型的输入 5、开始训练。
2.4K61发布于 2018-03-08 - 来自专栏全栈程序员必看
CNN垃圾分类_垃圾分类卡通画
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
41410编辑于 2022-11-08 - 来自专栏毛利学Python
深度学习图片分类CNN模板
(): cnn_model=tf.keras.Sequential([ Conv2D(filters=32,kernel_size=(3,3),activation='relu',input_shape 0.4), Flatten(), Dense(units=len(categories),activation='softmax') ]) return cnn_model model = build_cnn_model() # Initialize the model by passing some data through model.predict(images /data/A/051.jpg","model.h5") 'A' predict("./data/B/048.jpg","model.h5") 'B' predict(". /data/C/050.jpg","model.h5") 'C'
1.2K20编辑于 2022-09-22 - 来自专栏Michael阿明学习之路
使用CNN进行情感分类
建立CNN模型 5. 训练、测试 参考 基于深度学习的自然语言处理 1. 读取数据 数据文件： ? 建立CNN模型 from keras import layers embeddings_dim = 150 filters = 64 kernel_size = 5 batch_size = 64 nn_model.add(layers.Dense(10, activation='relu')) nn_model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) # 二分类 sigmoid, 多分类 softmax 参考文章： Embedding层详解 Keras: GlobalMaxPooling vs. =========================== Total params: 300,509 Trainable params: 300,509 Non-trainable params: 0 5.
1.3K10发布于 2021-02-19 - 来自专栏全栈程序员必看
CNN简单实战：pytorch搭建CNN对猫狗图片进行分类
在上一篇文章：CNN训练前的准备：pytorch处理自己的图像数据（Dataset和Dataloader），大致介绍了怎么利用pytorch把猫狗图片处理成CNN需要的数据，今天就用该数据对自己定义的CNN torchvision import transforms from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from PIL import Image 定义自己的CNN 网络 class cnn(nn.Module): def __init__(self): super(cnn, self). 15 # GPU device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = cnn 链接：cnn-dogs-vs-cats 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/131132.html原文链接：https://javaforall.cn
84411编辑于 2022-07-01 - 来自专栏KI的算法杂记
CNN实战（二）：pytorch搭建CNN对猫狗图片进行分类
在上一篇文章：CNN实战（一）：pytorch处理图像数据（Dataset和Dataloader）里，大致介绍了怎么利用pytorch把猫狗图片处理成CNN需要的数据，本篇文章主要用该数据对自己定义的 CNN模型进行训练及测试。 网络 class cnn(nn.Module): def __init__(self): super(cnn, self). ), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2), ) # 输出分类信息 里的数据，先将它们转成能被GPU计算的类型： data, target = Variable(data).to(device), Variable(target.long()).to(device) 5.
3.2K20编辑于 2022-09-16 - 来自专栏云时之间
NLP系列学习：CNN文本分类
这篇文章也可以算是CNN用于文本分类的开山之作了，尽管第一个使用CNN进行文本分类的不是Yoon Kim，但是Kim在这篇文章里提出来不少的方法，并且调参的过程也很详细，这些是我们应该学习的。 我们传统的分类器比如朴素贝叶斯和SVM这样的，大多数将文本表示的方法是将其转换为“词袋模型”，主要还是根据在文本中出现的词频来做的，这样也会导致词与词之间的序列信息丢失，我们分词之后，句子本身相当于切成一块一块 ，这些 word vector 也当做是可优化的参数，在训练过程中被 Fine tuned； CNN-multichannel: CNN-static 和 CNN-non-static 的混合版本，即两种类型的输入 全连接层+softmax层 池化之后的一维向量通过全连接的方式接入一个softmax层进行分类，并且在全连接部分使用Dropout,减少过拟合。 3：Feature Map在100-600之间 4：激活函数tanh和Relu效果很好 5：最大池化效果就很不错了 6：适当使用正则化手段，比如调节dropout的概率 7：反复交叉验证检验模型的水平。
76450发布于 2018-08-17 - 来自专栏深度学习自然语言处理
DNNLSTMText-CNN情感分类实战与分析
www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/ 数据在我的GitHub中也有，所以pull了代码的话就可以不用单独下载数据了~ 这个数据集是用来做情感分类 5、加载pre-trained词向量 本文中将使用Glove中预训练好300维的词向量作为模型的word embeddings。 接下来我们采用了3种filter，Yoon Kim在论文中提到了三种filter size分别是3，4，5，每种filter有100个。 由于我们采用了多种filter（filter size=2, 3, 4, 5, 6），因此对于卷积池化操作要分filter处理。 他们分别能够捕捉到局部的”没有-好演员“和”不-喜欢“这样的否定关系，因此也一样能够正确对句子进行分类。
2.9K30发布于 2019-08-09 - 来自专栏Spark学习技巧
译：Tensorflow实现的CNN文本分类
翻译自博客：IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文：http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow / github：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型 本文提出的模型在一系列文本分类任务（如情感分析）中实现了良好的分类性能，并已成为新的文本分类架构的标准基准。 本文假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识。 例如，一次滑过3，4或5个字。 接下来，我们将卷积层的max_pooling结果作为一个长的特征向量，添加dropout正则，并使用softmax层对结果进行分类。 例如，[3，4，5]意味着我们将有一个过滤器，分别滑过3，4和5个字，总共有3 * num_filters个过滤器。 num_filters - 每个过滤器大小的过滤器数量（见上文）。
1.6K50发布于 2018-06-22 使用CNN模型解决图像分类问题(tensorflow)
使用CNN模型解决图像分类问题(tensorflow)在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像分类问题中取得了显著的成功。 CNN模型构建我们将构建一个简单的CNN模型，包括多个卷积层和池化层，最后连接全连接层进行分类。 test_images = test_images.astype('float32') / 255# 模型训练model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, 经典案例：CNN垃圾分类（tensorflow）功能说明我们构建一个垃圾分类的APP，用户可以通过拍照上传垃圾图片，系统可以自动识别属于哪一类垃圾：可回收垃圾、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾。 CNN模型构建我们将构建一个简单的CNN模型，用于垃圾图像的分类。
1.1K10编辑于 2024-03-25- 来自专栏深度学习和计算机视觉
亚马逊：用CNN进行图像分类的Tricks
Image Classification with Convolutional Neural Networks 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf 摘要：图像分类研究近期的多数进展都可以归功于训练过程的调整 我们将展示通过组合不同的微调方法，我们可以显著地改善多种 CNN 模型。例如，我们将 ImageNet 上训练的 ResNet-50 的 top-1 验证准确率从 75.3% 提升到 79.29。 本研究还表明，图像分类准确率的提高可以在其他应用领域（如目标检测和语义分割）中实现更好的迁移学习性能。 表 5：将 ResNet-50 与三种模型变体进行模型大小（参数数量）、FLOPs 和 ImageNet 验证准确率（top-1、top-5）的比较。 5 训练方法改进 5.1 余弦学习率衰减 Loshchilov 等人 [18] 提出余弦退火策略，其简化版本是按照余弦函数将学习速率从初始值降低到 0。
94510编辑于 2021-12-09 - 来自专栏月亮与二进制
CNN训练与测试人脸图片分类（TensorFlow）
实验需要判断人脸是否戴了眼镜，所以参考网上的文章弄了个简单的CNN图片分类器来做戴眼镜与否的判定。 VALID") with tf.variable_scope("layer3-conv2"): conv2_weights = tf.get_variable("weight",[5,5,32,64 /face徐峥无眼镜.jpg" path5 = ". 五张测试用的明星脸 “face_dict”数组保存了分类结果的说明，训练后如果分类为1表示戴了眼镜，如果分类为0表示没戴眼镜，最后的代码也可以看到结果输出是用这个数组来转换结果的。 我的工程：https://github.com/Cloudox/CNN_Face_Glass_Classfy 参考文章：http://blog.csdn.net/Enchanted_ZhouH/article
1.2K30发布于 2021-11-23 - 来自专栏我还不懂对话
Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow（用tensorflow实现CNN文本分类） 阅读笔记
paper：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 源代码：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 原博客：http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ 数据和预处理 第一层把词嵌入到低纬向量；第二层用多个不同大小的filter进行卷积；第三层用max-pool把第二层多个filter的结果转换成一个长的特征向量并加入dropout正规化；第四层用softmax进行分类 时allow_soft_placement使得可以在cpu操作 log_device_placement用于设备的log，方便debugging FLAGS是程序的命令行输入 CNN
95130发布于 2021-10-19 - 来自专栏小红豆的数据分析
毕业设计:基于CNN的图像分类算法
这次我介绍的毕设题目是：基于卷积神经网络的图像分类算法的工程实现。先说一下电脑配置和环境依赖版本。 联想T480 8G内存 2G显存 MX150显卡（支持GPU加速） torch 1.3.1 cuda 10.2 我们首先选择LeNet-5这个卷积神经网络的鼻祖来当做baseline。 small.378.jpg 这是个二分类的问题。 接下来介绍LeNet-5的网络结构，如图。 ? 卷积层1 + 池化层2 + 卷积层3 + 池化层4 + 全连接层5、6、7。一共七层网络。原始论文中，图片大小为33232，即长宽为32的三通道图片。 原始论文为： self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) 我改为了： self.fc1 = nn.Linear(16 * 53 * 53, 120) 可根据上面的公式自行计算
2.5K10发布于 2020-02-18 - 来自专栏机器学习/数据可视化
基于卷积神经网络CNN的图像分类
基于卷积神经网络CNN的图像分类+基于Tkinter自制GUI界面点击分类 大家好，我是Peter~ 本文主要包含两个方向的内容： 如何使用卷积神经网路对一份数据进行cats和dogs的分类：图像数据生成 、搭建CNN模型及可视化、模型训练与预测、损失精度可视化 将构建的CNN网络模型保存后，基于Tkinter制作一个简单的GUI界面，选择图片运行立即显示分类结果 过程详解，代码注释极其详细，源码运行即可出结果 构建CNN网络 构建的CNN网络： model=Sequential() # 卷积层1 model.add(Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape= model.save("model_cats_dogs_10category.h5") 模型预测 对测试集中的图像进行预测 predict = model.predict(test_generator, 导入模型 导入搭建好的CNN模型的h5文件： # 导入训练好的模型 model = load_model("model_cats_dogs_10category.h5") 图像窗口初始化 GUI界面的窗口参数初始化
1.9K20编辑于 2023-05-05
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号