接下来几天,将把自己最近读的关于图片分类的经典网络模型论文整理一遍.大概做个摘要.这些论文都是在imagenet上1.2 million数据训练出来的. 由于从这些预训练的网络训练的deep feature有良好的泛化能力,可以应用到其他不同的CV问题,而且比传统的hand-craft feature要好,所以得到广泛应用. 从AlexNet论文说起,ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. 在ImageNe

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

caffe自带的例子中对mnist手写体数字训练使用的卷积神经网络是在lenet_train_test.prototxt中定义的,隐含层包含了2个卷积层,2个池化层,2个全连接层,1个激活函数层.网络结构如下: 这里尝试修改一下lenet_train_test.prototxt文件,减少或增加一组卷积层和池化层,对比一下各自的训练精度和损失. 1.  减少一组卷积层和池化层 这样隐含层就包含了1个卷积层,1个池化层,2个全连接层,1个激活函数层.修改的方式直接在lenet_train_test.

导读 怎么样来理解近期异常火热的深度学习网络?深度学习有什么亮点呢?答案事实上非常简答.今年十月份有幸參加了深圳高交会的中科院院士论坛.IEEE fellow汤晓欧做了一场精彩的报告,这个问题被汤大神一语道破,他说深度学习网络说白了就是一个多层的神经网络. 同20年前相比,计算机硬件性能提升非常多,有了实现处理大数据和并行运算的能力,deep learning才被又一次重视起来.这里,再反复一遍CNN的实质:CNN就是一个更深层次.具有很多其它节点的ANN网络.但与简单的ANN相比:CNN主要是

仅做记录,后面慢慢整理 训练函数: from skimage import io, transform # skimage模块下的io transform(图像的形变与缩放)模块 import glob # glob 文件通配符模块 import os # os 处理文件和目录的模块 import tensorflow as tf import numpy as np # 多维数据处理模块 import time # 数据集地址 path = 'E:/tensor_data/powerpoint

本次项目首先使用CNN卷积神经网络模型进行训练,最终训练效果不太理想,出现了过拟合的情况.准确率达到0.72,loss达到0.54.使用预训练的VGG模型后,在测试集上准确率达到0.91,取得了不错的改进效果. 数据集 本次项目使用The Asirra 数据集,Asirra(Animal Species Image Recognition for Restricting Access)是一套人机交互证明系统(Human Interactive Proof),它使用猫和狗的图片来验证网站访问者是真

转自:http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/50471289#t0 综述: http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/50807362 googlenet和vgg是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper.跟vgg不同的是,googlenet做了更大胆的网络上的尝试而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,该模型虽然

作者:朱建平 腾讯云技术总监,腾讯TEG架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 人工智能是AI工程师的事情,跟我没有什么关系 大数据和机器学习(AI) 是解决问题的一种途径和手段,具有通用性,是一个基础的技能.当前我们工作中还有很多决策,是基于经验和预定的规则,未来这部分决策可以通过AI让我们做得更合理更好一些. 人工智能太厉害了,未来会取代人类 随着人工智能的发展,特别去年谷歌的AlphaGo围棋战胜代表人类的顶级棋手李世石,更是引爆了整个互联网.于是,网上不少人开始了很多担忧

1.DeepID1 (Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes) Step1:构建网络框架 DeepConvNet主要由卷积层.Pooling层和全连接层构成.其中,Deep hidden indentity features层与Pool3和Conv4部分连接. Step2:特征提取 每张人脸图提取5个landmark(两个眼睛的中心,嘴角的两个角点,鼻尖):1.以部分landmarks弱对齐方式提取5个脸部

显著性对象检测综述 详见:http://mmcheng.net/zh/paperreading/ 一.    程明明等人的论文:Salient Object Detection: A Survey(简单归纳了文章中的我认为比较重要的部分) 该论文旨在全面回顾突出显示目标检测的最新进展,并将其与其他密切相关领域(如通用场景分割,目标建议生成以及固定预测的显著性)相关联.主要内容涉及(1)根源,关键概念和任务:(2)核心技术和主要建模趋势,以及(3)显著性物体检测中的数据集和评估指标.讨论并提出了未

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

本文介绍以下几个CNN经典模型:Lenet(1986年).Alexnet(2012年).GoogleNet(2014年).VGG(2014年).Deep Residual Learning(2015年) 1.LeNet-5 Lenet-5是一个经典的CNN网络模型,几乎所有讲CNN的资料都会提到该模型:该模型是为了识别手写字体和计算机打印字符而设计的, 而且该模型确实在手写体识别领域非常成功,曾被广泛应用于美国银行支票手写体识别. 具体的论文和例子可以参考:http://yann.lecun.c

RCNN -> SPPNet -> Fast-RCNN -> Faster-RCNN -> FPN YOLO v1-v3 Reference RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation SPPNet: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

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

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

转载:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77763037 https://www.twblogs.net/a/5b8d02472b717718833929d6/zh-cn GitHub网址:https://github.com/Roll920/ThiNet https://github.com/Roll920/ThiNet_Code项目资料网址:http://lamda.nju.edu.cn/luojh/project/ThiNet

使用CNN卷积神经网络(2) 使用Tensorflow搭建简单的CNN卷积神经网络对fashion_mnist数据集进行分类 不了解是那么是CNN卷积神经网络的小伙伴可以参考上一篇博客(Tensorflow学习笔记No.4.1) 2.Tensorflow卷积神经网络相关API简介 2.1.keras.layers.Conv2D()二维卷积层 例如: model.add(keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation = 'relu', padding =

ResNet网络的训练和预测 简介 Introduction 图像分类与CNN 图像分类 是指将图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法,是计算机视觉中其他任务,比如目标检测.语义分割.人脸识别等高层视觉任务的基础. ImageNet 大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC),常称为 ImageNet 竞赛,包括图像分类.物体定位,以及物体检测等任务,推动计算机视觉领域发展最重要的比赛之一. 在2012年的 ImageNet 竞赛中,深度卷积网络 AlexNet 横空出世.

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-