by Wenqi Sun 1 min read Categories Deep Learning Tags Fastai CNN Application 1. 使用现有数据集进行分类 图像数据为Oxford-IIIT Pet Dataset(12类猫和25类狗,共37类),这里仅使用原始图片集images.tar.gz 数据准备 import numpy as np from fastai.vision import * from fastai.metrics import error_rate…

Atitit 图像处理--图像分类 模式识别 肤色检测识别原理 与attilax的实践总结 1.1. 五中滤镜的分别效果..1 1.2. 基于肤色的图片分类1 1.3. 性能提升2 1.4. --code2 1.1. 五中滤镜的分别效果.. /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/clr/skinfltAll.java 1.2. 基于肤色的图片分类 /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/clr/moveBySkinLow.java 生成所有图片的肤色百分…

[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读 原文地址:http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097   本文章已收录于:  深度学习知识库  分类: deep learning(28)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究ale…

基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验  MatConvNet工具包提供了好几个在imageNet数据库上训练好的CNN模型,可以利用这个训练好的模型提取图像的特征.本文就利用其中的 “imagenet-caffe-ref”的模型,提取图像特征(softmax前一层的输出,4096维),在几个常用的图像分类的数据库中进行了相应的分类实验.这实验的过程中,有对图片进行左右翻转用于增加训练数据.下面结果的表格中:Original原始结果,Flip增加翻转后的结果. 需要用到的toolbox…

一.简单介绍 vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper.跟googlenet不同的是.vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架.尤其是跟alexnet框架很像.vgg也是5个group的卷积.2层fc图像特征.一层fc分类特征,能够看做和alexnet一样总共8个part.依据前5个卷积group.每一个group中的不同配置,vgg论文中给出了A~E这五种配置.卷积层数从8到16递增. 从论文中能够看到从8到1…

Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库,采样c++和CUDA实现,具有速度快,模型定义方便等优点.学习了几天过后,发现也有一个不方便的地方,就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口.Caffe的数据层可以从数据库(支持leveldb.lmdb.hdf5).图片.和内存中读入.我们要在程序中使用,当然得从内存中读入.参见http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html#data-layers和MemoryDataLay…

在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究alexnet.这是CNN在图像分类上的经典模型(DL火起来之后). 在DL开源实现caffe的model例子中.它也给出了alexnet的复现.详细网络配置文件例如以下https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_reference_caffenet/train…

上个月发布了四篇文章,主要讲了深度学习中的"hello world"----mnist图像识别,以及卷积神经网络的原理详解,包括基本原理.自己手写CNN和paddlepaddle的源码解析.这篇主要跟大家讲讲如何用PaddlePaddle和Tensorflow做图像分类. 在卷积神经网络中,有五大经典模型,分别是:LeNet-5,AlexNet,GoogleNet,Vgg和ResNet.本文首先自己设计一个小型CNN网络结构来对图像进行分类,再了解一下LeNet-5网络结构对图像做分类…

我们一般用深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST或者CIFAR-10,因为数据都是别人准备好的,有的甚至是一个函数就把所有数据都load进来了,所以跑起来都很简单,但是跑完了,好像自己还没掌握图片分类的完整流程,因为他们没有经历数据处理的阶段,所以谈不上走过一遍深度学习的分类实现过程.今天我想给大家分享两个比较贴近实际的分类项目,从数据分析和处理说起,以Keras为工具,彻底掌握图像分类任务. 这两个分类项目就是:交通标志分类和票据分类.交通标志分类在无人驾驶或者与交通相关项目都有应用,而票…

在深度学习在图像识别任务上大放异彩之前,词袋模型Bag of Features一直是各类比赛的首选方法.首先我们先来回顾一下PASCAL VOC竞赛历年来的最好成绩来介绍物体分类算法的发展. 从上表我们可以发现,在2012年之前,词袋模型是VOC竞赛分类算法的基本框架,几乎所有算法都是基于词袋模型的,可以这么说,词袋模型在图像分类中统治了很多年.虽然现在深度学习在图像识别任务中的效果更胜一筹,但是我们也不要忘记在10年前,Bag of Features的框架曾经也引领过一个时代.那这篇文章就是要…