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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
66020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。 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、 比如：在训练集的花朵图片都是近距离拍摄的，测试集的花朵有部分是远距离拍摄，训练出来的模型，自然在测试集的准确度不高了；如果一开始在训练集也包含部分远距离的花朵图片，那么模型在测试集时准确度会较高，基本和训练集的准确度接近
2.4K30发布于 2021-05-13 - 来自专栏Fantasy的技术小站
花朵数
编程大题 花朵数 题目 一个N位的十进制正整数，如果它的每个位上的数字的N次方的和等于这个数本身，则称其为花朵数。 程序的任务是：求N＝21时，所有满足条件的花朵数。注意：这个整数有21位，它的各个位数字的21次方之和正好等于这个数本身。
48020编辑于 2023-05-02 - 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 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、 比如：在训练集的花朵图片都是近距离拍摄的，测试集的花朵有部分是远距离拍摄，训练出来的模型，自然在测试集的准确度不高了；如果一开始在训练集也包含部分远距离的花朵图片，那么模型在测试集时准确度会较高，基本和训练集的准确度接近
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。 所谓的static和non-static的chanel解释如下： CNN-rand: 所有的word vector都是随机初始化的，同时当做训练过程中优化的参数； CNN-static: 所有的word 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
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
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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
tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, Dropout, MaxPooling2D, BatchNormalization def build_cnn_model (): 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
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.
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
83611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。 阅读本文前需要参考CNN模型的基本原理：一文读懂卷积神经网络（CNN） •首先导入需要的包： import torch from torch import optim import torch.nn 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
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。 显然利用了更大规模的文本数据信息）； CNN-non-static较于CNN-static大部分要好，说明适当的Fine tune也是有利的，是因为使得vectors更加贴近于具体的任务； CNN-multichannel
75950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 ---- 四、CNN模型 1、模型结构 与LSTM捕捉长序列的特点不同，CNN捕捉的是局部特征。我们都知道CNN在图上处理中取得了很不错的效果，这是因为它的卷积和池化操作可以捕捉到图像的局部特征。 ---- 五、CNN模型进阶版 1、模型结构 CNN模型的进阶即在TextCNN的基础上为embedding多添加一个channel。 最后说CNN，如下图： ? CNN虽然没有RNN这种序列依赖的结构，但它的卷积操作实质上是对局部信息的捕捉，池化则是对局部重要信息的提取。 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。 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。 分类问题的标准损失函数是交叉熵损失 cross-entropy loss。 ?
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。 本文将使用TensorFlow或Keras编写一个简单的CNN模型来解决图像分类问题。简介卷积神经网络是一种专门用于处理图像识别任务的深度学习模型。 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。 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。
92410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。 1327.149698 train acc: 0.575101 validation loss: 25.071056 validation acc: 0.845982 很正常，毕竟是二分类 i+1,"face is belong to:"+face_dict[output[i]]) 这里我们放入五张人脸图片作为测试数据，注意，这里的测试与上文训练代码中的测试不是一个意思，这里是真正用来做分类 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
94630发布于 2021-10-19 - 来自专栏Gaussic
CNN中文文本分类-基于TensorFlow实现
代码地址：Github 转载请注明出处：Gaussic - 写干净的代码 基于CNN的文本分类问题已经有了一定的研究成果，CNN做句子分类的论文可以参看: Convolutional Neural Networks 数据集请自行到THUCTC：一个高效的中文文本分类工具包下载，请遵循数据提供方的开源协议。 本次训练使用了其中的10个分类，每个分类6500条，总共65000条新闻数据。 其中，copy_data.sh用于从每个分类拷贝6500个文件，cnews_group.py用于将多个文件整合到一个文件中。 可看到它使用了多个不同宽度的卷积核然后将它们做了一个max over time pooling转换为一个长的特征向量，再使用softmax进行分类。 实验发现，简单的cnn也能达到较好的效果。 ("cnn"): # cnn 与全局最大池化 conv = tf.layers.conv1d(embedding_inputs, self.config.num_filters
1.2K21发布于 2018-08-17 - 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= plt.title("Accuracy and Val_Accuracy") plt.xlabel("Epochs") plt.legend() plt.show() 模型保存 一行代码将前面建立的CNN tk.Tk() top.geometry("800x600") # 设置图形窗口的宽和高 top.title("Cats and Dogs Classification Bases on Keras-CNN
1.9K20编辑于 2023-05-05
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