版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com TensorFlow是Google开发的开源的深度学习框架,也是当前使用最广泛的深度学习框架. 一.安装 ubuntu16.04安装TensorFlow很简单: pip install tensorflow==1.1.0 --user 安装是否成功验证: >>> import tensorflow as tf>>> tf.__version__'1.1.0'>>

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute

从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试 通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片

在硕士第二年,义无反顾地投身到了深度学习的浪潮中.从之前的惯性导航转到这个方向,一切从头开始,在此,仅以此文记录自己的打怪之路. 最初的想法是动手熟悉Caffe,考虑到直接上手Ubuntu会有些难度,所以首先在windows环境下打个基础.有个插曲,台式机由于某些原因只能保持在32位系统,编译caffe.cpp时才发现系统不兼容,然后才换到64位的笔记本上进行操作. 前期准备:1.VS 2013   2. windows版的Caffe(https://github.com/BVLC/caffe/

项目需求+锻炼自己,尝试用yolov2跑自己的数据集,中间遇到了很多问题,记下来防止忘记 一.数据集 首先发现由于物体特殊没有合适的现成的数据集使用,所以只好自己标注,为了减少工作量,先用opencv标记连通域 (环境 ubuntu qt opencv) 在qt中创建console类型工程,需要对test.pro进行如下配置 QT -= gui QT += core CONFIG += c++11 CONFIG += console CONFIG -= app_bundle TARGET = t

本文将参考TensorFlow中文社区官方文档使用mnist数据集训练一个多层卷积神经网络(LeNet5网络),并利用所训练的模型识别自己手写数字. 训练MNIST数据集,并保存训练模型 # Python3 # 使用LeNet5的七层卷积神经网络用于MNIST手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s

caffe中训练和测试mnist数据集都是批处理,可以反馈识别率,但是看不到单张样本的识别效果,这里使用windows自带的画图工具手写制作0~9的测试数字,然后使用caffemodel模型识别. 1. 打开画图工具,设置画板宽高为28*28,然后分别画出0~9的数字,分别保存为0~9.bmp文件. 宽高属性修改: 手写的10个数字: 画图工具保存的这10张手写数字图像是彩色三通道的,需要转换成单通道灰度图像,这个转换可以通过OpenCV完成. 2. 使用OpenCV转换灰度图像 OpenCV的

@tags caffe 前面根据train_lenet.sh改写了train_lenet.py后,在根目录下执行它,得到一系列输出,内容如下: I1013 10:05:16.721294 1684 caffe.cpp:218] Using GPUs 0 I1013 10:05:17.525264 1684 caffe.cpp:223] GPU 0: GeForce GTX 970M I1013 10:05:17.790920 1684 common.cpp:36] System entropy

#coding:utf8 import cPickle import gzip import numpy as np from sklearn.svm import libsvm class SVM(object): def __init__(self, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, tol=1e-3, C=1.0,nu=0., epsilon=0.,shrinking=True, probability=False, cach

1. 下载cifar-10数据库 ciffar-10数据集包含10种物体分类,50000张训练图片,10000张测试图片. 在终端执行指令下载cifar-10数据集(二进制文件): cd ~/caffe-master ./data/cifar10/get_cifar10.sh 在./data/cifar10文件夹下生成5个.bin的训练数据集合1个测试数据集: 2. 生成lmdb以及均值文件 ./examples/cifar10/create_cifar10.sh 执行之后在./examples

前言: SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法 mnist 是一个手写字体图像数据库,训练样本有60000个,测试样本有10000个 LibSVM 一个常用的SVM框架 OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口,就试试了. 详细的OpenCV文档:http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html mnist数据下载:http://yann.l

jupyter notebook: https://github.com/Penn000/NN/blob/master/notebook/LeNet/LeNet.ipynb LeNet训练MNIST import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不打印 warning import tensorflow as tf import numpy as np import os 加载MNIST数据集 分别加载MNIST训练集.测试集.验证集 f

1.MNIST数据集简介 首先通过下面两行代码获取到TensorFlow内置的MNIST数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) MNIST数据集共有55000(mnist.train.num_examples)张用于训练的数据,对应的有55000个标签:共有10000(mnist.t

先说我遇到的一个坑,在下载MNIST训练数据的时候,代码报错: urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:748)> 是因为Python 升级到 2.7.9 之后引入了一个新特性,当使用urllib.urlopen打开一个 https 链接时,会验证一次 SSL 证书. 而当目标网站使用的是自签名的证书时就会抛出一个 urlli

装载自:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html TensorFlow训练MNIST 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程. 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门

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

MNIST机器学习入门 转自:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html?plg_nld=1&plg_uin=1&plg_auth=1&plg_nld=1&plg_usr=1&plg_vkey=1&plg_dev=1 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softm

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

1. MNIST数据集 1.1 概述 Tensorflow框架载tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多个机器学习的数据集.本节介绍的是MNIST数据集,其功能都定义在mnist.py模块中. MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 图 11 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,上面这四张图片的标签分别是5,0,4,1 1.2 加载 有两种方式可以获取MNIST数据集: 1) 自动下载

一.MINIST数据集下载 1.https://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/      此网站提供了mnist_train.csv和mnist_test.csv,其中mnist_train.csv有60000个训练数据,mnist_test.csv有10000个测试数据 2.还有两个较小数据集,可供测试. https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneura