使用自己准备的mnist数据集,将0-9的bmp图像分别放到0-9文件夹下,然后用mxnet训练. 1.制作rec数据集 (1).制作list

之前对imagenet的预训模型进行finetune,找出了很多样本选择时的注意事项,当时在测试如下这张照片时,效果不好,我认为是物体过小造成的,因此尝试使用图像金字塔的方法: 当时结果如下: 一开始我准备使用  net_full_conv.blobs['data'].reshape(1,3,scale_img.shape[1],scale_img.shape[0])  这条语句,但一直出现“check failed: K_ == newK_ (9216 vs .20736) Input siz

本文是MXNet的官网案例: Train MLP on MNIST. MXNet所有的模块如下图所示: 第一步: 准备数据 从下面程序可以看出,MXNet里面的数据是一个4维NDArray. import mxnet as mx # mxnet.io.MXDataIter, shape=(128,1,28,28) train = mx.io.MNISTIter( image = '/home/zhaopace/MXNet/mxnet/example/adversary/data/train-im

上一篇文章,比较了三种算法实现对手写数字识别,其中,SVM和神经网络算法表现非常好准确率都在90%以上,本文章进一步探讨对神经网络算法优化,进一步提高准确率,通过测试发现,准确率提高了很多. 首先,改变之一: 先在初始化权重的部分,采取一种更为好的随机初始化方法,我们依旧保持正态分布的均值不变,只对标准差进行改动, 初始化权重改变前, def large_weight_initializer(self): self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in

(markdown是用jupypter notebook生成) mxnet为的提高IO效率, 不会直接读取图片文件, 而是先将图片列表和标签转换为RecordIO格式的二进制文件, 训练时就可以顺序读取数据, 大大提高了IO速率. 如何将图片列表与标签转换为RecordIO? mxnet直接提供了mnist与cifar数据集的recordIO格式, 但为了熟悉这个过程, 我决定自己手动来一遍: 将mnist数据的原始二进制格式转换为recordIO格式. 如何将mnist ubyte文件转换成i

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十点五)之DNN介绍及公式推导中,详细的介绍了DNN,并对其进行了公式推导.本来这篇博客是准备直接介绍CNN的,但是想了一下,觉得还是使用keras构建一个DNN网络,然后进行一定的分类操作,这样能够更加的直观一点. 在这篇博客中将介绍: keras的基本使用 使用keras构建DNN对MNIST数据集进行预测 使用前准备 这次我们将使用keras库去构建神经网络,然后默认使用tensorflow作为后端,我是用的python库版本如下: keras:v

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想 在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated

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

原文地址: https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5686473.html ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”,这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 这个思路称之

引言: 复杂背景内容提取指的是从复杂的背景中提取出特定的内容,例如在图片中提取特定的文字,在图片中提取特定的叠加图层等等.这是一个业界难题,基于传统的图像处理的方法存在准确率和召回率的问题,没法解决语义的问题.而主流的机器学习的方法,例如目标检测无法获取像素级别的位置信息,而语义分割的方法则只能提取像素而无法获取半透明叠加前的像素信息.本文考虑到这些痛点,从UI2CODE业务的业务场景出发,采用了目标检测网络来实现内容召回,GAN网络实现复杂背景中特定前景内容的提取和复原. 处理流程: 复杂背景

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

上篇文章讲了卷积神经网络的基本知识,本来这篇文章准备继续深入讲CNN的相关知识和手写CNN,但是有很多同学跟我发邮件或私信问我关于PaddlePaddle如何读取数据.做数据预处理相关的内容.网上看的很多教程都是几个常见的例子,数据集不需要自己准备,所以不需要关心,但是实际做项目的时候做数据预处理感觉一头雾水,所以我就写一篇文章汇总一下,讲讲如何用PaddlePaddle做数据预处理. PaddlePaddle的基本数据格式 根据官网的资料,总结出PaddlePaddle支持多种不同的数据格式,

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

一. 预备知识 包括 Linear Regression, Logistic Regression和 Multi-Layer Neural Network.参考 http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/ 或者coursera看Andrew Ng 的机器学习课程.二者只是在某些公式表达上有细微的差距. 二. 卷积神经网络CONVNET 此部分来自 http://m.blog.csdn.net/ar

Digit Recognizer 手写体数字识别  MNIST数据集 本赛 train 42000样例 test 28000样例,原始MNIST是 train 60000 test 10000 我分别用 Logistic Regression/ 784-200-200-10的Sparse AutoEncoder/Convolution AutoEncoder刷了下 ===============方法一. One-Vs-All 的Logistic Regression===============

前期回顾: 深度学习实践系列(1)- 从零搭建notMNIST逻辑回归模型 深度学习实践系列(2)- 搭建notMNIST的深度神经网络 在第二篇系列中,我们使用了TensorFlow搭建了第一个深度神经网络,并且尝试了很多优化方式去改进神经网络学习的效率和提高准确性.在这篇文章,我们将要使用一个强大的神经网络学习框架Keras配合TensorFlow重新搭建一个深度神经网络. 什么是Keras? 官方对于Keras的定义如下: "Keras: Deep Learning library for

博主原文链接:用TensorFlow教你做手写字识别(准确率94.09%) 如需转载,请备注出处及链接,谢谢. 2012 年,Alex Krizhevsky, Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 赢得 ImageNet 挑战赛冠军,基于CNN的图像识别开始受到普遍关注,CNN 成为了图像分类的黄金标准,自那以后,科学界掀开了基于深度神经网络对图像识别的大探索,现如今,深度学习对图像的识别能力已经超出了人眼的辨别能力.本公众号的图像识别系列将循序渐进,层层深入的带领读

自己要搞深度学习,正好手上有本keras之父写的深度学习书,于是就从keras入手吧.看了一个电影的二分类问题,确实很简单,可以熟悉深度学习的流程.首先熟悉了结果keras的模块,如model,Sequential等,这和numpy有什么区别吗?没有啊 有了keras框架,预处理图片数据,构建网络都很快,就像搭乐高积木一样.但是我在做一个猫狗识别network时,准确率一直在50%,数据和参数和书上的差不多,但是人家是70%,这是为什么?如何提高准确率,这也是深度学习领域的一个重要问题,如何发现

SVM is capable of performing linear or nonlinear classification,regression,and even outlier detection. SVMs are particularly well suited for classification of complex but small- or medium-sized datasets. Linear SVM Classification: Soft Margin Classif

神经网络算法以及Tensorflow的实现 一.多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多层向前神经网络由三部分组成:输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入层 (output layers) 每层由单元(units)组成 输入层(input layer)是由训练集的实例特征向量传入 经过连接结点的权重(weight)传入下一层,上一层的输出是下一层的输入 隐藏层的个数可以是任意的,输入层有一层,

包括: 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络,convnets,深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型. 卷积网络介绍 在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的原因之前,先介绍一个卷积网络的实例,整体了解卷积网络模型.用卷积网络识别MNIST数据集. from keras import layers from keras import models mode