caffe程序自带有一张小猫图片,存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类,那该怎么办呢? 如果不用这张小猫图片,换一张别的图片,又该怎么办呢?如果学会了小猫图片的分类,那么换成其它图片,程序实际上是一样的. 开发caffe的贾大牛团队,利用imagenet图片和caffenet模型训练好了一个caffemodel,  供大家下载.要进行图片的分类,这个caffemodel是最好不过的了.所

1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集: 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字: 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存 2.  Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试 1. 下载mnist数

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=

目录 一.监督式分类:建立在训练语料基础上的分类 特征提取器和朴素贝叶斯分类器 过拟合:当特征过多 错误分析 二.实例:文本分类和词性标注 文本分类 词性标注:"决策树"分类器 三.更近一步的连续分类或贪婪序列分类:在朴素贝叶斯和"决策树"之后 四.评估 五.三种分类器的总结 六.后记 关于分类文本,有三个问题 怎么识别出文本中用于明显分类的特征 怎么构建自动分类文本的模型 相关的语言知识 按照这个思路,博主进行了艰苦学习(手动捂脸..) 一.监督式分类:建立在训练

相信很多学php的很多小伙伴都会尝试做一个网上商城作为提升自己技术的一种途径.各种对商品分类,商品名之类的操作应该是得心应手,那么就可以尝试下无限级分类列表的制作了. 什么是无限级分类? 无限级分类是一种分类技巧,例如部门组织,文章分类,学科分类等常用到无限级分类,将其简单理解成分类就好了.其实我们仔细想一下,生活中的分类简直太多了,衣服可以分为男装和女装,也可以分为上衣和裤子,也可以根据年龄段分类.分类无处不在,分类显得“无限”.我这里就不说无限分类的必要性了. 无限级分类原理简介 无限分类看

常见的一种决策树算法是ID3,ID3的做法是每次选择当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征所有可能取值来切分,也就是说,如果一个特征有四种取值,那么数据将被切分成4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后的算法执行过程中将不会在起作用,这种切分方法比较迅速,但是一个比较明显的缺点是不能直接处理连续型的特征,只有事先将连续型的数据转换成离散型才能再ID3算法中使用. CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术,将当前的样本集分为两个子

<?php //无限极分类 //parent 的值,是该栏目的父栏目的id 反之是 /*0 安徽 合肥 北京 海淀 中关村 上地 河北 石家庄 */ $area = array( array('id'=>1,'name'=>'安徽','parent'=>0), array('id'=>2,'name'=>'北京','parent'=>0), array('id'=>3,'name'=>'海淀','parent'=>2), array('id'=&

# coding: utf-8 import tensorflow as tf class TCNNConfig(object): """CNN配置参数""" embedding_dim = 20 # 词向量维度 seq_length = 100 # 序列长度 num_classes = 73 # 类别数 num_filters = 256 # 卷积核数目 kernel_size = 5 # 卷积核尺寸 vocab_size = 5000 # 词

  今天晚上,笔者接到客户的一个需要,那就是:对多分类结果的每个类别进行指标评价,也就是需要输出每个类型的精确率(precision),召回率(recall)以及F1值(F1-score).   对于这个需求,我们可以用sklearn来解决,方法并没有难,笔者在此仅做记录,供自己以后以及读者参考.   我们模拟的数据如下: y_true = ['北京', '上海', '成都', '成都', '上海', '北京', '上海', '成都', '北京', '上海'] y_pred = ['北京', '

参考:https://www.baidu.com/link?url=5oU-O_YQV8DdSTtRkgzsQ_vuwjJHyUOxqeAKhq98ZA5XtvKW8PNQwXgSlr5GpESRqhsMinCYR8O7nVh2zY125a&wd=&eqid=a487a7b100077ce3000000065d9eae75 图是信息的最佳表示方式.在一个图中,有通过边(谓之"关系")连接起来的节点(谓之"实体").想一想,你的Facebook社交网络

根据laravel的基本操作步骤依次完成如下操作:主要是参考laravel-admin内置的Menu菜单管理的功能,利用ModelTree实现业务中的Tree数据管理. 1. 创建模型 php artisan make:model Models/Category 2. 创建迁移文件 php artisan make:migration create_categories_table 3. 创建填充文件 php artisan make:seeder CategoriesSeeder 4. 创建后

# -*- coding:utf-8 -*- import os import numpy as np import torch import cv2 import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader import torchvision.transforms as transforms import torchvision.utils as vutils from torch.utils.tensorboard impo

在linux下一般用scp这个命令来通过ssh传输文件. 1.从服务器上下载文件 scp username@servername:/path/filename /var/www/local_dir(本地目录) 例如scp root@192.168.0.101:/var/www/test.txt 把192.168.0.101上的/var/www/test.txt 的文件下载到/var/www/local_dir(本地目录) 2.上传本地文件到服务器 scp /path/filename usern

数据集 scikit-learn中20个新闻组,总邮件18846,训练集11314,测试集7532,类别20 from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train') newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset='test') x_train = newsgroups_train.data x_test =

贝叶斯公式描写叙述的是一组条件概率之间相互转化的关系. 在机器学习中.贝叶斯公式能够应用在分类问题上. 这篇文章是基于自己的学习所整理.并利用一个垃圾邮件分类的样例来加深对于理论的理解. 这里我们来解释一下朴素这个词的含义: 1)各个特征是相互独立的,各个特征出现与其出现的顺序无关: 2)各个特征地位同等重要: 以上都是比較强的如果 以下是朴素贝叶斯分类的流程: 这样我们就分别求出了这些特征各个类别下的条件概率,非常直观的,对于各个特征的联合概率分布就是各个条件概率进行相乘.如上式.可是这样会出

本帖子主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子. 测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习. 首先上一个简短的测试代码: %% ModelDecryption % by faruto @ faruto's Studio~ % htt

在这一章中,我们将直接进入项目,并且为产品和分类添加一些基本的模型类.我们将在Entity Framework的代码优先模式下,利用这些模型类创建一个数据库.我们还将学习如何在代码中创建数据库上下文类.指定数据库连接字符串以及创建一个数据库.最后,我们还将添加视图和控制器来管理和显式产品和分类数据. 注意:如果你想按照本章的代码编写示例,你必须完成第一章或者直接从www.apress.com下载第一章的源代码. 2.1 添加模型类 Entity Framework的代码优先模式允许我们从模型类创

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数013,shape模型 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX; o

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数006, image,影像处理(像素图) 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedO

weka介绍 参见 1)百度百科:http://baike.baidu.com/link?url=V9GKiFxiAoFkaUvPULJ7gK_xoEDnSfUNR1woed0YTmo20Wjo0wYo7uff4mq_wg3WzKhTZx4Ok0JFgtiYY19U4q 2)weka官网: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 简单文本分类实现: 此处文本为已处理好的文本向量空间模型,关于文本特征提取主要是基于TF-IDF算法对已分词文档进行特征抽取,然后基于

引言 随着互联网的发展,人们在享受互联网带来的便捷的服务的时候,也面临着个人的隐私泄漏的问题.小到一个拥有用户系统的小型论坛,大到各个大型的银行机构,互联网安全问题都显得格外重要.而这些网站的背后,则是支撑整个服务的核心数据库.可以说数据库就是这些服务的命脉,没有数据库,也就无从谈起这些服务了. 对于数据库系统的安全特性,主要包括数据独立性.数据安全性.数据完整性.并发控制.故障恢复等方面.而这些里面显得比较重要的一个方面是数据的安全性.由于开发人员的设计不周到,以及数据库的某些缺陷,很容易让黑