1. 准备自己的图片数据 选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本.Caltech是加州理工学院的图像数据库,包含Caltech101和Caltech256两个数据集.该数据集是由Fei-FeiLi, Marco Andreetto, Marc 'Aurelio Ranzato在2003年9月收集而成的.Caltech101包含101种类别的物体,每种类别大约40到800个图像,大部分的类别有大约50个图像.Caltech256包含256种类别的物体,大约30607张图像.图像如下图所示

1.准备数据 cifar2数据集为cifar10数据集的子集,只包括前两种类别airplane和automobile. 训练集有airplane和automobile图片各5000张,测试集有airplane和automobile图片各1000张. cifar2任务的目标是训练一个模型来对飞机airplane和机动车automobile两种图片进行分类. 我们准备的Cifar2数据集的文件结构如下所示. 在tensorflow中准备图片数据的常用方案有两种,第一种是使用tf.keras中的Ima

第6章 COCO API 的使用 COCO 数据库是由微软发布的一个大型图像数据集,该数据集专为对象检测.分割.人体关键点检测.语义分割和字幕生成而设计.如果你要了解 COCO 数据库的一些细节,你可以参考: MS COCO 数据集主页:http://mscoco.org/ 我改写的 COCO API 网址:https://github.com/Xinering/cocoapi 数据下载: http://mscoco.org/dataset/#download COCO API1 提供了 Mat

卷积神经网络 在之前的文章里,对28 X 28的图像,我们是通过把它展开为长度为784的一维向量,然后送进全连接层,训练出一个分类模型.这样做主要有两个问题 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远.它们构成的模式可能难以被模型识别. 对于大尺寸的输入图像,使用全连接层容易造成模型过大.假设输入是高和宽均为1000像素的彩色照片(含3个通道).即使全连接层输出个数仍是256,该层权重参数的形状是\(3,000,000\times 256\),按照参数为float,占用4字节计算,它占用了大

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862351.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模

写在前面 本篇介绍了前端提交数据给node的几种处理方式,从最基本的get和post请求,到图片上传,再到分块上传,由浅入深. GET请求 经典的get提交数据,参数通过URL传递给node,node通过url包和querystring将参数解析出来,这个很简单,看代码就可以了. 前端: GET: <form action="http://localhost:8899/uploadGet" method="get"> <input type=&qu

系列博客链接: (第二章第一部分)TensorFlow框架之文件读取流程:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html (第二章第二部分)TensorFlow框架之读取图片数据:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050539.html (第二章第三部分)TensorFlow框架之读取二进制数据:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050546.html 本文概述

系列博客链接: (第二章第一部分)TensorFlow框架之文件读取流程:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html (第二章第二部分)TensorFlow框架之读取图片数据:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050539.html 本文概述: 目标 应用tf.FixedLengthRecordReader实现二进制文件读取 应用tf.decode_raw实现解码二进制数据 应用 CIFAR10类图

系列博客链接: (第二章第一部分)TensorFlow框架之文件读取流程:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html 本文概述: 目标 说明图片数字化的三要素 说明图片三要素与张量的表示关系 了解张量的存储和计算类型 应用tf.image.resize_images实现图像的像素改变 应用tf.train.start_queue_runners实现读取线程开启 应用tf.train.Coordinator实现线程协调器开启 应用tf.tra

第七篇 前言 本篇文章主要讲解下载操作的相关知识,SDWebImageDownloaderOperation的主要任务是把一张图片从服务器下载到内存中.下载数据并不难,如何对下载这一系列的任务进行设计,就很难了.接下来我们一步一步的分析作者在开发中的思路和使用到的技术细节. NSOperation NSOperation想必大家都知道,为了让程序执行的更快,我们用多线程异步的方式解决这个问题,GCD与NSOperation都能实现多线程,我们这里只介绍NSOperation.如果大家想了解更多N

由于从各光伏电站采集的数据量较大,必须解决海量数据的查询.分析的问题.目前主要考虑两种方式:1.  Hadoop大数据技术:2.  Oracle(数据仓库)+BI:    本文仅介绍hadoop的技术要应用特征. Hadoop 基本介绍 hadoop是一个平台,是一个适合大数据的分布式存储和计算的平台.什么是分布式存储?这就是后边我们要讲的hadoop核心之一HDFS(Hadoop Distributed File System):什么是分布式计算?这是我们后边要讲的hadoop另外一个重要的核

UIColor,CGColor,CIColor三者的区别和联系((转)) 最近看了看CoreGraphics的东西,看到关于CGColor的东西,于是就想着顺便看看UIColor,CIColor,弄清楚它们之间的区别和联系.下面我们分别看看它们三个的概念: 一.UIColor UIColor是UIKit中存储颜色信息的一个重要的类,一个UIColor对象包含了颜色和透明度的值,它的颜色空间已经针对IOS进行了优化.UIColor包含了一些类方法用于创建一些最常见的颜色,如白色,黑色,红色,透明色

UIColor深入研究(CGColor,CIColor) 由于跟人比较喜欢研究关于图层与动画方面的技术,正打算看看别人写的好东西,就遇到了好几个问题, 第一:UIClor类方法的使用 就是关于UIColor的使用,记得之前开发中我们使用的都是UIColor后面直接食用类方法获取颜色活着使用 + (UIColor *)colorWithRed:(CGFloat)red green:(CGFloat)green blue:(CGFloat)blue alpha:(CGFloat)alpha;但是突然

未分类 最近社区系统需要支持移动端,其中涉及到用户头像上传,头像有大中小三种尺寸,在PC端,社区用Flash来处理头像编辑和生成,但该Flash控件的界面不友好而且移动端对Flash的支持不好,考虑到这些问题,最后我们选用Canvas来完成图像尺寸缩放和图片数据获取.   等边处理 头像一般都是正方形,首先我们需要获取图片宽度和高度的最小值,用该最小值作为边长居中裁剪图片,最终得到一个正方形的图片:   var ImageEditor = function() { // 用离线canvas处理图

一.课程简介 1. Hadoop是什么? Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架.它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序.Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成. Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动.它实现了名为MapReduce的编程范式:应用程序被分割成许多小部分,而每个部分都能在集群中的任意节点上执行或重新执行.此外,Hadoop还提供了分布

最近看了看CoreGraphics的东西,看到关于CGColor的东西,于是就想着顺便看看UIColor,CIColor,弄清楚它们之间的区别和联系.下面我们分别看看它们三个的概念: 一.UIColor UIColor是UIKit中存储颜色信息的一个重要的类,一个UIColor对象包含了颜色和透明度的值,它的颜色空间已经针对IOS进行了优化.UIColor包含了一些类方法用于创建一些最常见的颜色,如白色,黑色,红色,透明色等,这些颜色的色彩空间也不尽相同(白色和黑色是kCGColorSpaceD

打开Document UI 过滤图片 private void startAcitivty() { Intent intent = new Intent(); intent.setAction("android.intent.action.GET_CONTENT"); intent.setType("image/*"); startActivityForResult(intent,1001); } @Override protected void onActivit

由于跟人比较喜欢研究关于图层与动画方面的技术,正打算看看别人写的好东西,就遇到了好几个问题, 第一:UIClor类方法的使用 就是关于UIColor的使用,记得之前开发中我们使用的都是UIColor后面直接食用类方法获取颜色活着使用 + (UIColor *)colorWithRed:(CGFloat)red green:(CGFloat)green blue:(CGFloat)blue alpha:(CGFloat)alpha;但是突然看到有人使用了 + (UIColor *)colorWit

一.UIColor UIColor是UIKit中存储颜色信息的一个重要的类,一个UIColor对象包含了颜色和透明度的值,它的颜色空间已经针对IOS进行了优化.UIColor包含了一些类方法用于创建一些最常见的颜色,如白色,黑色,红色,透明色等,这些颜色的色彩空间也不尽相同(白色和黑色是kCGColorSpaceDeviceGray,红色的色彩空间是kCGColorSpaceDeviceRGB). 此外UIColor还有两个重要的属性:一个是CGColor,一个是CIColor(5.0之后添加)

GPUImage的filter的textures处理链式结构 两个最重要的的地方: 最重要的一个类GPUImageOutput(所有的filter的父类,其他也有继承它的,如GPUImageUIElement,UIKit元素通过CG转gles贴图 等等): 协议(或者接口)GPUImageInput. 继承GPUImageOutput且遵循GPUImageInput的filter,处理完成后输出又可以作为下一个filter的输入. @protocol GPUImageInput <NSObjec

一.kNN算法是机器学习的入门算法,其中不涉及训练,主要思想是计算待测点和参照点的距离,选取距离较近的参照点的类别作为待测点的的类别. 1,距离可以是欧式距离,夹角余弦距离等等. 2,k值不能选择太大或太小,k值含义,是最后选取距离最近的前k个参照点的类标,统计次数最多的记为待测点类标. 二.关于kNN实现手写数字识别 1,手写数字训练集测试集的数据格式,本篇文章说明的是<机器学习实战>书提供的文件,将所有数字已经转化成32*32灰度矩阵. 三.代码结构构成 1,data_Prepare.py