kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台,在这上面有非常多的好项目.好资源可供机器学习.深度学习爱好者学习之用.碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架:pytorch(如果你对pytorch不甚了解,请点击这里),所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目:猫狗图像识别. 深度学习的基础就是数据,咱们先从数据谈起.此次使用的猫狗分类图像一共25000张,猫狗分别有12500张,我们先来简单的瞅瞅都是一些什么图片. 我们从下

Facebook今天开源了三款人工智能图像分割(Image Segmentation)软件,分别是DeepMask.SharpMask和MultiPathNet,三款工具相互配合完成一个完整的图像识别分割处理流程,DeepMask生成初始对象mask.SharpMask优化这些mask,最后由MultiPathNet来识别这些mask框定的物体.SharpMask目前已遵循BSD授权协议在GitHub上公开源码. Facebook的人工智能研究实验室(FAIR)此前曾在多篇学术论文中讨论过以上开

真正掌握一种算法,最实际的方法,完全手写出来. LSTM(Long Short Tem Memory)特殊递归神经网络,神经元保存历史记忆,解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题.用途:word representation(embedding)(词语向量).sequence to sequence learning(输入句子预测句子).机器翻译.语音识别等. 100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器.https://iamtrask.github.

ImageTarget 前言 ImageTarget 顾名思义,就是图像识别,本文记录下作者最近学习vuforia中的imageTarget笔记与心得. vuforia guide:https://library.vuforia.com/articles/Training/Image-Target-Guide vuforia sample  - 选择 Core Features下载,导入ImageTarget.unitypackage:https://developer.vuforia.com/

I've recently got a problem. require 'cutorch' doesn't work. But it was ok yesterday, although I have tried to reinstall this package. It doesn't work either. If you have the same problem, here is the solution. 1.change to you torch home directory. s

Torch是什么 Torch是一个由Lua语言开发的深度学习框架,目前支持Mac OS X 和Ubuntu 12及以上,官网 ,github地址. 具有如下特点: 交互式开发工具 可视化式的工具 第三方库管理工具 丰富的开源软件 如waifu2,neural-style,neuraltalk2,char-rnn. 优缺点: 优点: 适合深度学习的初学者入门 缺点: 使用的Lua语言比较小众: 和Caffe一样,都是基于layer(层),不像Tensorflow,是基于符号计算的: 建议: 可以先

深度学习框架 Torch 7 问题笔记 1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: -- We now have 5 steps left to do in training our first torch neural network -- 1. Load and normalize data -- 2. Define Neural Network -- 3. Define Loss function -- 4. Train network on training data -

Torch 网络层 参数的初始化问题 参考链接: https://github.com/Kaixhin/nninit 从 Torch 中自带的包,可以看到:https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet#utility-libraries 在 Machine Learning 这一栏当中,有一软件包 nninit 可以实现该功能: nninit - Weight initialisation schemes for nn modules

Torch 7 load saved model failed, 加载保存的模型失败: 可以尝试下面的解决方案:  

Torch 日志文件的保存 logroll 怎样将 Torch 在终端显示的信息,保存到 log 文件中 ?   现在介绍一种方法:利用 logroll 的方式.  参考 https://github.com/rosejn/logroll  1. 首先安装 logroll 工具包:  luarocks install logroll  2. 在代码头部:require "logroll" 加载该工具包: 调用的代码如下: require 'paths' require 'os' req

Atitit图像识别的常用特征大总结attilax大总结 1.1. 常用的图像特征有颜色特征.纹理特征.形状特征.空间关系特征. 1 1.2. HOG特征:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)1 1.3. (二)LBP特征 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子4 1.4. :它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D.

torch 入门1.安装环境我的环境mac book pro 集成显卡 Intel Iris不能用 cunn 模块,因为显卡不支持 CUDA2.安装步骤: 官方文档 (1).git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive(2).cd ~/torch; bash install-deps;(3)../install.sh(4).source /etc/profile 3.使用终端输入 th 进入 torch she

概述 对焦,这里所说的“焦”是指“焦距”.在拍照时,一定是需要调焦的.一般会在目标位置最清晰的时候会停止对焦.最近在处理OpenCV进行图像识别时,需要连续的调焦(对焦),并在对焦完成后进行拍照,获取图片后进行图像识别.识别完成后摄像头不关闭继续进行扫描识别.整理成本文. 概念 焦距,也称为焦长,是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式,指从透镜中心到光聚集之焦点的距离.亦是照相机中,从镜片光学中心到底片.CCD或CMOS等成像平面的距离.具有短焦距的光学系统比长焦距的光学系统有更佳聚集光的能力

机器学习领域中最迷人的主题之一是图像识别 (IR). 使用红外系统的示例包括使用指纹或视网膜识别的计算机登录程序和机场安全系统的扫描乘客脸寻找某种通缉名单上的个人.MNIST 数据集是可用于实验的简单图像集合­沙用红外的算法. 这篇文章并介绍了一个相对简单 C# 程序,向您介绍的 MNIST 数据集,这反过来你接触到红外的概念. 它不太可能你会需要使用红外大多数软件应用程序,但我觉得你可能有用的信息在这篇文章为四个不同的原因. 第一,没有更好的方法,了解的 MNIST 数据集和 IR 概念比通过

如何生成excel文件作为图像识别结果 在进行大规模图像处理的时候,如果能够以表格的形式生成结果文件,将非常的直观.这个时候,选择excel作为结果输出文件,将是合适的. 查询相关资料,有很多关于excel的操作方法,但是使用mfc来进行excel的操作,总是要涉及到很多东西. 一.采用csv方式 实验如下: 创建1.csv文件,使用记事本进行编辑 而后使用excel进行打开 效果很好.而csv的操作是可以直接采用文本编辑的方式生成的,可以直接采用std:file操作的方法来生成csv文件,然后

torch是一个基于LuaJIT的科学计算框架,知乎上有个人回答说torch比较适合科研用途, torch与matlab的很多函数很相似

1.在terminal中th进入troch,th+文件名.lua运行文件.进入torch之后,dofile+"文件名.lua"运行文件

命令行输入th进入torch框架 命令行输入th + lua文件表示用torch执行lua文件

Torch是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架.易于使用且高效,主要得益于一个简单的和快速的脚本语言LuaJIT,和底层的C / CUDA实现:Torch | Github 核心特征的总结:1. 一个强大的n维数组2. 很多实现索引,切片,移调transposing的例程3.惊人的通过LuaJIT的C接口4.线性代数例程5.神经网络,并基于能量的模型6.数值优化例程7.快速高效的GPU支持8.可嵌入,可移植到iOS,Android和FPGA的后台 Torch目标是让你通过极其简单过程.最大的

Tesseract——OCR图像识别 入门篇 最近给了我一个任务,让我研究图像识别,从我们项目的screenshot中识别文字信息,so我开始了学习,与大家分享下. 我看到目前OCR技术有很多,最主要的是Asprise OCR,Tesseract OCR和Java OCR. Asprise OCR速度很快,Java实现很简单,但是它是商业的,要收费的,免费版每次都要弹出对话框,是个很麻烦的事情. Tesseract OCR是C++的,要使用cmd命令的,速度也很快,质量也很好.当然Java也是可