上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).在论文<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>中,作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络. Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的…

conda create -n py35 python=3.5 activate py35 pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl…

from:http://deeplearning.lipingyang.org/tensorflow-examples-text/ TensorFlow examples (text-based) This page provides links to text-based examples (including code and tutorial for most examples) using TensorFlow. (Stay tuned, as I keep updating the p…

摘要:本篇文章主要通过Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例,它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题,并与机器学习的图像分类算法进行对比实验. 本文分享自华为云社区<Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类及与KNN图像分类对比>,作者:eastmount . 一.图像分类 图像分类(Image Classification)是对图像内容进行分类的问题,它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的区域划分为若干个类别,以代替人的视觉判断.图像分…

参考: https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79081499 https://blog.csdn.net/u010103202/article/details/79899293 https://www.jianshu.com/p/4ebaa78e0233 一.开发环境搭建 操作系统:Windows10 64位 TensorFlow:1.8 python:3.5 1.安装tensorflow_gpu版本的环境: 1)安装.Net Framew…

Alink漫谈(七) : 如何划分训练数据集和测试数据集 目录 Alink漫谈(七) : 如何划分训练数据集和测试数据集 0x00 摘要 0x01 训练数据集和测试数据集 0x02 Alink示例代码 0x03 批处理 3.1 得到记录数 3.2 随机选取记录 3.2.1 得到总记录数 3.2.2 决定每个task选择记录数 3.2.3 每个task选择记录 3.3 设置训练数据集和测试数据集 0x04 流处理 0x05 参考 0x00 摘要 Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink…

主要内容: 1.CNN之VGG-net的测试 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 牛津大学计算机视觉组(Visual G…

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 本系列教程将手把手带您从零开始学习Tensorflow,并最终通过Tensorflow实现一些经典的项目.欢迎您关注我们的教程,关注更多机器学习.深度学习相关的优质博文. Tensorflow是由谷歌大脑团队于2015年11月开发的第二代开源的机器学习系统.Tensorflow支持python.C++.java.GO等多种编程语言,以及CNN.RNN和GAN等深度…

本次项目首先使用CNN卷积神经网络模型进行训练,最终训练效果不太理想,出现了过拟合的情况.准确率达到0.72,loss达到0.54.使用预训练的VGG模型后,在测试集上准确率达到0.91,取得了不错的改进效果. 数据集 本次项目使用The Asirra 数据集,Asirra(Animal Species Image Recognition for Restricting Access)是一套人机交互证明系统(Human Interactive Proof),它使用猫和狗的图片来验证网站访问者是真…