图像预训练模型获取图片embedding

2024-09-05

在Keras模型中one-hot编码,Embedding层,使用预训练的词向量/处理图片

最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点. 一.与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码比如:使用路透社数据集(包含许多短新闻及其对应的主题,包括46个不同的主题,每个主题有至少10个样本) from keras.datasets import reuters (train_data,train

keras中使用预训练模型进行图片分类

keras中含有多个网络的预训练模型,可以很方便的拿来进行使用. 安装及使用主要参考官方教程:https://keras.io/zh/applications/ https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 官网上给出了使用 ResNet50 进行 ImageNet 分类的样例 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocess

keras中VGG19预训练模型的使用

keras提供了VGG19在ImageNet上的预训练权重模型文件,其他可用的模型还有VGG16.Xception.ResNet50.InceptionV3 4个. VGG19在keras中的定义: def VGG19(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000) include_top: 是否包含最后的3个全连接层 weights: 定

我的Keras使用总结（4）——Application中五款预训练模型学习及其应用

本节主要学习Keras的应用模块 Application提供的带有预训练权重的模型,这些模型可以用来进行预测,特征提取和 finetune,上一篇文章我们使用了VGG16进行特征提取和微调,下面尝试一下其他的模型. 模型的预训练权重将下载到 ~/.keras/models/ 并在载入模型时自动载入,当然我们也可以下载到自己的目录下,但是需要去源码修改路径. 模型的官方下载路径:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases Te

Winform中实现ZedGraph曲线图的图像复制到剪切板、打印预览、获取图片并保存、另存为的功能

场景 Winforn中设置ZedGraph曲线图的属性.坐标轴属性.刻度属性: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100112573 https://www.cnblogs.com/badaoliumangqizhi/p/11422087.html 在上面实现ZedGraph曲线图以及一些属性的设置之后,对其曲线图的一些操作事件进行编写. 下面一些事件打开实现是基于以上属性设置成功之后. 效果控件下载 https

JQuery获取图片大小并控制图片文件上传大小以及上图片文件时如何预览图片

首先我们来看效果图: 点击上传之后如下: 在这里我获取到文件的大小,并且如果超出我设定的大小,则禁止上传! 不多说,上代码:先看div布局: <div class="imageContainer"> <input id="thumbnail" name="thumbnail" required="" type="file" size="100"> <div

FileReader 获取图片BASE64 代码并预览

FileReader 获取图片的base64 代码并预览 FileReader ,老实说我也不怎么熟悉.在这里只是记录使用方法. 方法名参数描述 abort none 中断读取 readAsBinaryString file(blob) 将文件读取为二进制码 readAsDataURL file(blob) 将文件读取为 DataURL readAsText file, (blob) 将文件读取为文本 FileReader 包含了一套完整的事件模型,用于捕获读取文件时的状态事件描述 o

用FileReader对象获取图片base64代码并预览

MDN中FileReader的详细介绍: https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/FileReader 用FileReader获取图片base64,并在页面预览: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" co

js 获取图片url的Blob值并预览

1)使用 XMLHttpRequest 对象获取图片url的Blob值 //获取图片的Blob值 function getImageBlob(url, cb) { var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open("get", url, true); xhr.responseType = "blob"; xhr.onload = function() { if (this.status == 200) { if(cb) cb(this

使用AI技术获取图片文字与识别图像内容

获取图片文字如何使用python获取图片文字呢? 关注公众号[轻松学编程]了解更多- 1.通过python的第三方库pytesseract获取通过pip install pytesseract导入. 1.1.安装tesseract-ocr 先在官网下载对应操作系统的tesseract-ocr ,比如我现在在windows系统下,就下载exe文件安装,可点击这里下载,下载后运行exe后选择一个目录安装,这个目录需要记住,后面中需要用到,比如我的目录为D:\ruanjian\Tesseract

BERT预训练模型的演进过程！(附代码)

1. 什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. Bert最近很火,应该是最近最火爆的A

Caffe2 载入预训练模型（Loading Pre-Trained Models）[7]

这一节我们主要讲述如何使用预训练模型.Ipython notebook链接在这里. 模型下载你可以去Model Zoo下载预训练好的模型,或者使用Caffe2的models.download模块获取预训练的模型.caffe2.python.models.download需要模型的名字所谓参数.你可以去看看有什么模型可用,然后替换下面代码中的squeezenet. python -m caffe2.python.models.download -i squeezenet 译者注:如果不明白为什么

【小白学PyTorch】5 torchvision预训练模型与数据集全览

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术].一个ai专业研究生的个人学习分享公众号文章目录: 目录 torchvision 1 torchvision.datssets 2 torchvision.models 模型比较 torchvision 官网上的介绍(翻墙):The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for compu

预训练模型——开创NLP新纪元

预训练模型--开创NLP新纪元论文地址 BERT相关论文列表清华整理-预训练语言模型 awesome-bert-nlp BERT Lang Street huggingface models 论文贡献对如今自然语言处理研究中常用的预训练模型进行了全面的概述,包括背景知识.模型架构.预训练任务.预训练模型的各种扩展.预训练模型的适应方法.预训练模型相关资源和应用. 基于现有的对预训练模型分类方法,从四个不同的角度提出了一个新的分类方法,它从四个不同的角度对现有的原型系统进行分类: 表示类型

Paddle预训练模型应用工具PaddleHub

Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub,快速体验模型以及实现迁移学习.建议使用GPU环境运行相关程序,可以在启动环境时,如下图所示选择"高级版"环境即可. 如果没有算力卡资源可以点击链接申请. 概述首先提个问题,请问十行Python代码能干什么?有人说可以做个小日历.做个应答机器人等等,用十行代码可以成功训练出深度学习模型,飞桨的PaddleHub可以轻松实现. PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型的管理工

预训练模型与Keras.applications.models权重资源地址

什么是预训练模型简单来说,预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型.你在解决问题的时候,不用从零开始训练一个新模型,可以从在类似问题中训练过的模型入手. 比如说,你如果想做一辆自动驾驶汽车,可以花数年时间从零开始构建一个性能优良的图像识别算法,也可以从Google在ImageNet数据集上训练得到的Inception model(一个预训练模型)起步,来识别图像. 一个预训练模型可能对于你的应用中并不是100%的准确对口,但是它可以为你节省大量功夫

如何使用 opencv 加载 darknet yolo 预训练模型？

如何使用 opencv 加载 darknet yolo 预训练模型? opencv 版本 > 3.4 以上 constexpr const char *image_path = "darknet.jpg";//待检测图片 constexpr const char *darknet_cfg = "darknet.cfg";//网络文件 constexpr const char *darknet_weights = "darknet.weights&qu

[Swift通天遁地]九、拔剑吧-(12)创建Preview-Transition图像预览界面

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自然语言处理(三) 预训练模型：XLNet 和他的先辈们

预训练模型在CV中,预训练模型如ImagNet取得很大的成功,而在NLP中之前一直没有一个可以承担此角色的模型,目前,预训练模型如雨后春笋,是当今NLP领域最热的研究领域之一. 预训练模型属于迁移学习,即在某一任务上训练的模型,经过微调(finetune)可以应用到其它任务上. 在NLP领域,最早的预训练模型可以说是word2vec, Mikolov应用语言模型进行训练,产生的词向量(word embeddings)可以用于其他任务上,这样的词向量在目标任务上,可以固定不变,也可以随着模型训练

Pytorch——BERT 预训练模型及文本分类

BERT 预训练模型及文本分类介绍如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义.本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践. 知识点语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer,是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型.BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞

我的Keras使用总结（3）——利用bottleneck features进行微调预训练模型VGG16

Keras的预训练模型地址:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases 一个稍微讲究一点的办法是,利用在大规模数据集上预训练好的网络.这样的网络在多数的计算机视觉问题上都能取得不错的特征,利用这样的特征可以让我们获得更高的准确率. 1,使用预训练网络的 bottleneck 特征:一分钟达到90%的正确率我们将使用VGG-16网络,该网络在 ImageNet数据集上进行训练,这个模型我们之前提到过了.因为 ImageNet

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