基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术,基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成: 制作人脸数据集.CNN神经网络模型训练.人脸检测.人脸识别.经过实验,确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别. 关键词: 神经网络: 图像处理: 人脸检测:人脸识别:TensorFlow:模型训练 一.设计目标 1.掌握人脸识别原理: 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程: 4.掌握常用图像处理技术: 设计内容与要

keras_cnn_实现人脸训练分类 废话不多扯,直接进入正题吧!今天在训练自己分割出来的图片,感觉效果挺不错的,所以在这分享一下心得,望入门的同孩采纳. 1.首先使用python OpenCV库里面的人脸检测分类器把你需要训练的测试人脸图片给提取出来,这一步很重要,因为deep learn他也不是万能的,很多原始人脸图片有很多干扰因素,直接拿去做模型训练效果是非常low的.所以必须得做这一步.而且还提醒一点就是你的人脸图片每个类别的人脸图片光线不要相差太大,虽然都是灰度图片,但是会影响你的结果

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90480140 - 写在前面 本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计 本篇博客主要是评估所训练出来的CNN分类模型的性能.主要有几点:验证集预测.

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90478551 - 写在前面 本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计 ​ 本篇讲CNN的训练与预测(以裂纹分类为例).任务目标:将裂纹图片数据集自

本系列将利用Docker和阿里云容器服务,帮助您上手TensorFlow的机器学习方案 第一篇:打造TensorFlow的实验环境 第二篇:轻松搭建TensorFlow Serving集群 第三篇:打通TensorFlow持续训练链路 第四篇:利用Neural Style的TensorFlow实现,像梵高一样作画 第五篇:轻松搭建分布式TensorFlow训练集群(上) 本文是该系列中的第三篇文章, 将为您介绍如何利用阿里云的服务快速搭建TensorFlow从训练到服务的交付平台. 随着goog

在C#下使用TensorFlow.NET训练自己的数据集 今天,我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型,该模型主要实现 图像的分类 ,可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用,并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理.TensorFlow.NET是基于 .NET Standard 框架的完整实现的TensorFlow,可以支持 .NET Framework 或 .NET CORE , TensorFlow.NET

强智教务系统验证码识别 Tensorflow CNN 一直都是使用API取得数据,但是API提供的数据较少,且为了防止API关闭,先把验证码问题解决 使用Tensorflow训练模型,强智教务系统的验证码还是比较简单的,不用CNN一样可以识别的很好,使用CNN也算是重新温习一下CNN 训练集3109张,测试集128张,训练1600次,ACC为99%,实际测试准确率98%左右 代码与模型 https://github.com/WindrunnerMax/SWVerifyCode 如果觉得不错,点个

https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/61197190  tensorflow分布式训练 https://cloud.tencent.com/developer/article/1006345  分布式 TensorFlow,分布式原理.最佳实践 https://www.jianshu.com/p/fdb93e44a8cc  TensorFlow分布式全套(原理,部署,实例) https://zhuanlan.zhihu.com/p/30914

用Tensorflow搭建神经网络的一般步骤如下: ① 导入模块 ② 创建模型变量和占位符 ③ 建立模型 ④ 定义loss函数 ⑤ 定义优化器(optimizer), 使 loss 达到最小 ⑥ 引入激活函数, 即添加非线性因素 (线性回归问题跳过此步骤) ⑦ 训练模型 ⑧ 检验模型 ⑨ 使用模型预测数据 ⑩ 保存模型 ⑪ 使用Tensorboard的可视化功能 下面以一个简单的线性回归问题为例: 首先是训练模型的代码: train_model.py # ① 导入模块 import tensor

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T

Tensorflow Mask-RCNN训练识别箱子的模型

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过直接调用 TensorFlow 的 C/C++ 接口来导入 TensorFlow 预训练好的模型. 1.环境配置 点此查看 C/C++ 接口的编译 2. 导入预定义的图和训练好的参数值 // set up your input paths const string pathToGraph = "/ho

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过 C/C++ 间接调用 Python 的方式来实现在 C/C++ 程序中调用 TensorFlow 预训练好的模型. 1. 环境配置 为了能在 C/C++ 中调用 Python,我们需要配置一下头文件和库的路径,本文以 Code::Blocks 为例介绍. 在 Build -> Project opt

# 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/ex

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima

网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程,但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端,不讲如何训练,而实际上在部署的时候,需要知道训练模型时预处理的细节,这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题.因此,本文会记录从PC端训练.导出到安卓端部署的各种细节.欢迎大家讨论.指教. PC端系统:Ubuntu14 tensorflow版本:tensroflow1.14 安卓版本:9.0 PC端训练过程 数据集:自定义生成 训练框架:tensorflow slim  关

1.工程目录 2.导入data和input_data.py 链接:https://pan.baidu.com/s/1EBNyNurBXWeJVyhNeVnmnA 提取码:4nnl 3.CNN.py import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.tra

CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构: 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个 第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个 第二层池化:池化视野2*2,步长为2 全连接层:设置1024个神经元 输出层:0~9十个数字类别   代码实现: import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow.exa

导读 喵喵的,一个大坑.本文分为吐槽和干货两部分. 一.吐槽 大周末的,被导师扣下加班,嗨气,谁叫本狗子太弱鸡呢,看起来很简单的任务倒腾了两天还没完,不扣你扣谁? 自己刚接到微调Inception-v3的任务时,也是觉得小意思不是,不就下载预训练模型然后finetune? 当然,本狗子是不可能自己写代码的,毕竟弱鸡自己造轮胎从来都漏气.打开网页,眼花缭乱,选定了个看起来算比较简单的博客开始动手,嗯就这个. 事实证明,该博客的方法不仅该说的没说不该说的瞎说还最后有巨坑. 此处截出来进行diss,博

搭建普通的卷积CNN网络. nan表示的是无穷或者是非数值,比如说你在tensorflow中使用一个数除以0,那么得到的结果就是nan. 在一个matrix中,如果其中的值都为nan很有可能是因为采用的cost function不合理导致的. 当使用tensorflow构建一个最简单的神经网络的时候,按照tensorflow官方给出的教程: https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners http://wiki.jikexueyuan