VGG16迁移学习实现 本文讨论迁移学习,它是一个非常强大的深度学习技术,在不同领域有很多应用.动机很简单,可以打个比方来解释.假设想学习一种新的语言,比如西班牙语,那么从已经掌握的另一种语言(比如英语)学起,可能是有用的. 按照这种思路,计算机视觉研究人员通常使用预训练 CNN 来生成新任务的表示,其中数据集可能不够大,无法从头开始训练整个 CNN.另一个常见的策略是采用在 ImageNet 上预训练好的网络,然后通过微调整个网络来适应新任务. 这里提出的例子受启于 Francois Chol

引言   刚进入人工智能实验室,不知道是在学习机器学习还是深度学习,想来他俩可能是一个东西,查阅之后才知道这是两个领域,或许也有些交叉,毕竟我也刚接触,不甚了解.   在我还是个纯度小白之时,写下这篇文章,希望后来同现在的我一样,刚刚涉足此领域的同学能够在这,跨越时空,在小白与小白的交流中得到些许帮助. 开始   在只会一些python语法,其他啥都没有,第一周老师讲了一些机器学习和深度学习的了解性内容,就给了一个实验,让我们一周内弄懂并跑出来,其实老师的代码已经完成了,我们可以直接放进Pych

ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权 卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇.好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”.事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好.AlexNet,VGG,Inceptio

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

迁移学习两种类型: ConvNet as fixed feature extractor:利用在大数据集(如ImageNet)上预训练过的ConvNet(如AlexNet,VGGNet),移除最后几层(一般是最后分类器),将剩下的ConvNet作为应用于新数据集的固定不变的特征提取器,输出特征称为CNN codes,如果在预训练网络上是经过ReLUd,那这些codes也要经过ReLUd(important for performance):提取出所有CNN codes之后,再基于新数据集训练一个

说起来这门技术大多是秀的成分高于实际,但是呢,其也可以作为图像增强的工具,看到一些比赛拿他作训练集扩充,还是一个比较好的思路.如何在caffe上面实现简单的风格转化呢? 好像网上的博文都没有说清楚,而且笔者也没有GPU机器,于是乎,走上了漫漫的研究逼死自己之路... 作者实践机器配置: 服务器:ubuntu16.04(8 core)+caffe+only CPU 突然觉得楷体是不是好看多了...哈哈,接下来的博客要改字体喽~ ------------------------------ 一.图像

上一篇博客[用tensorflow迁移学习猫狗分类]笔者讲到用tensorlayer的[VGG16模型]迁移学习图像分类,那麽问题来了,tensorlayer没提供的模型怎么办呢?别担心,tensorlayer提供了tensorflow中的[slim模型]导入功能,代码例子在tutorial_inceptionV3_tfslim. 那么什么是slim?slim到底有什么用?slim是一个使构建,训练,评估神经网络变得简单的库.它可以消除原生tensorflow里面很多重复的模板性的代码,让代码更

笔者这几天在跟着莫烦学习TensorFlow,正好到迁移学习(至于什么是迁移学习,看这篇),莫烦老师做的是预测猫和老虎尺寸大小的学习.作为一个有为的学生,笔者当然不能再预测猫啊狗啊的大小啦,正好之前正好有做过猫狗大战数据集的图像分类,做好的数据都还在,二话不说,开撸. 既然是VGG16模型,当然首先上模型代码了: def conv_layers_simple_api(net_in): with tf.name_scope('preprocess'): # Notice that we inclu

最近学习了TensorFlow,发现一个模型叫vgg16,然后搭建环境跑了一下,觉得十分神奇,而且准确率十分的高.又上了一节选修课,关于人工智能,老师让做一个关于人工智能的试验,于是觉得vgg16很不错,可以直接用. 但发现vgg16是训练好的模型,拿来直接用太没水平,于是网上发现说可以用vgg16进行迁移学习. 我理解的迁移学习: 迁移学习符合人们学习的过程,如果要学习一样新东西,我们肯定会运用或是借鉴之前的学习经验,这样能够快速的把握要点,能够快速的学习.迁移学习也是如此. vgg16模型是

在介绍这一节之前,需要你对slim模型库有一些基本了解,具体可以参考第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用.数据集处理,这一节我们会详细介绍slim模型库下面的一些函数的使用. 一 简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: import tensorflow.contrib.slim as slim 这样我们就可以使用slim了,既然说到了,先来了解tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述

完全版见github:TransforLearning 零.迁移学习 将一个领域的已经成熟的知识应用到其他的场景中称为迁移学习.用神经网络的角度来表述,就是一层层网络中每个节点的权重从一个训练好的网络迁移到一个全新的网络里,而不是从头开始,为每特定的个任务训练一个神经网络. 假设你已经有了一个可以高精确度分辨猫和狗的深度神经网络,你之后想训练一个能够分别不同品种的狗的图片模型,你需要做的不是从头训练那些用来分辨直线,锐角的神经网络的前几层,而是利用训练好的网络,提取初级特征,之后只训练最后几层神

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72982230 之前在博客<keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调(三)>一直在倒腾VGG16的fine-tuning,然后因为其中的Flatten层一直没有真的实现最后一个模块的fine-tuning. 看到github上有一份InceptionV3的fine-tuning并且可以实现. 我看到的keras微调的方式分为以下两种: fin

概述 迁移学习可以改变你建立机器学习和深度学习模型的方式 了解如何使用PyTorch进行迁移学习,以及如何将其与使用预训练的模型联系起来 我们将使用真实世界的数据集,并比较使用卷积神经网络(CNNs)构建的模型和使用迁移学习构建的模型的性能 介绍 我去年在一个计算机视觉项目中工作,我们必须建立一个健壮的人脸检测模型. 考虑到我们拥有的数据集的大小,从头构建一个模型是一个挑战.从头构建将是一个耗时又消耗计算资源的方案.由于时间紧迫,我们必须尽快找出解决办法. 这就是迁移学习拯救我们的时候.这是一个

数据的读取 import tensorflow as tf from tensorflow.python import keras from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator class TransferModel(object): def __init__(self): #标准化和数据增强 self.train_generator = ImageDataGenerator(rescale=

一.迁移学习的概念 什么是迁移学习呢?迁移学习可以由下面的这张图来表示: 这张图最左边表示了迁移学习也就是把已经训练好的模型和权重直接纳入到新的数据集当中进行训练,但是我们只改变之前模型的分类器(全连接层和softmax/sigmoid),这样就可以节省训练的时间的到一个新训练的模型了! 但是为什么可以这么做呢? 二.为什么可以使用迁移学习? 一般在图像分类的问题当中,卷积神经网络最前面的层用于识别图像最基本的特征,比如物体的轮廓,颜色,纹理等等,而后面的层才是提取图像抽象特征的关键,因此最好的

在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型:然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测.然而,我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到.我们看到Web应用领域的发展非常快速.大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客.播客等等.传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据,这将会耗费大量的人力与物力.而没有大量的标注数据,会使得很多与学习相关研究与应用无法开展

资源:http://www.cse.ust.hk/TL/ 简介: 一个例子: 关于照片的情感分析. 源:比如你之前已经搜集了大量N种类型物品的图片进行了大量的人工标记(label),耗费了巨大的人力物力,构建了源情感分类器(即输入一张照片,可以分析出照片的情感).注:这里的情感不是指人物的情感,而是指照片中传达出来的情感,比如这张照片是积极的还是消极的. 目标:因为不同类型的物品,他们在源数据集中的分布也是不同的,所以为了维护一个很好的分类器性能,经常需要增加新的物品.传统的方式是搜集大量N+1

原文地址:http://blog.csdn.net/miscclp/article/details/6339456 在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型:然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测.然而,我 们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到.我们看到Web应用领域的发展非常快速.大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客.播客等等.传统的机器学习需要

机器学习策略-多任务学习 Learninig from multiple tasks 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中.例如:你已经训练好一个能够识别猫的系统,你利用这些知识或者这些知识的部分去完成更好的 阅读X射线扫描图. 这就是所谓的-- 迁移学习 how-to 假设你已经训练好一个图像识别神经网络,首先用一个神经网络,在(x,y)对上训练,其

这是在kaggle上的一个练习比赛,使用的是ImageNet数据集的子集. 注意,mxnet版本要高于0.12.1b2017112. 下载数据集. train.zip test.zip labels 然后解压在data文件夹下 1. 数据 1.1 整理数据 将解压后的数据整理成Gluon能够读取的形式,这里我直接使用了zh.gluon.ai教程上的代码 导入各种库 import math import os import shutil from collections import Counte