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医生再添新助手！深度学习诊断传染病 | 完整代码+实操

在本文中，我们没有对这些方法进行详细介绍，但是需要注意的一点是，后两种方法常常作为替代方案使用，尤其是在缺乏高质量显微镜服务的情况下。..., 125, 3), (1929, 125, 125, 3), (8268, 125, 125, 3)) 我们再次运用了并行处理策略来加速图像加载和尺寸调整的计算，如上面输出结果中展示的，我们最终得到了所需尺寸的图像张量...BATCH_SIZE = 64NUM_CLASSES = 2EPOCHS = 25INPUT_SHAPE = (125, 125, 3) train_imgs_scaled = train_data /...我们将使用 tf.keras 中的 ImageDataGenerator 工具，它能够帮助我们实现图像增广。...有关图像增广的详细说明，可以参考这篇文章。让我们来看看进行图像增广变换后的一些样本结果。

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Deep learning with Python 学习笔记（2）

(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) # 需要将 3D 输出展平为 1D，将(3, 3, 64)输出展平为(576, ) model.add...(只使用有效的窗口位置);"same" 表示“填充后输出的宽度和高度与输入相同”。...从如上结果可以看出，我们的网络过拟合了，可以使用数据增强的方式来防止过拟合 数据增强是从现有的训练样本中生成更多的训练数据，其方法是利用多种能够生成可信图像的随机变换来增加(augment)样本。...这让模型能够观察到数据的更多内容，从而具有更好的泛化能力 在 Keras 中，这可以通过对 ImageDataGenerator 实例读取的图像执行多次随机变换来实现 Demo from keras.preprocessing.image...horizontal_flip 是随机将一半图像水平翻转 fill_mode 是用于填充新创建像素的方法，这些新像素可能来自于旋转或宽度 / 高度平移 使用数据增强的方法增加数据 from keras.preprocessing

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风格迁移

先看一下迁移后的图片 传送门 VGG19 ? ? 一些是运行中打印出的网络结构代码，与上图完全对应。...LAYER GROUP 1 #卷积层组1 # 下面有两个卷积层，一个池化层，relu为线性整流层，每次卷积后，都relu一下 --conv1_1 | shape=(1, 663, 1000, 64) |...由图及code，可以观察到，vgg19一共有五个卷积层组（conv layer），卷积层使用的卷积核均为3×3卷积核，三个全连接层（FC layer）。...VGG优点: VGGNet的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和池化尺寸（2x2）。...VGG缺点: VGG耗费更多计算资源，并且使用了更多的参数（这里不是3x3卷积的锅），导致更多的内存占用。 其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层。

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【从零学习OpenCV 4】图像二值化

我们在上一节程序中生成了一张只有黑色和白色的图像，这种“非黑即白”的图像像素的灰度值无论在什么数据类型中只有最大值和最小值两种取值，因此称其为二值图像。...在OpenCV 4中提供了threshold()和adaptiveThreshold()两个函数用于实现图像的二值化，我们首先介绍threshold()函数的使用方法，该函数的函数原型在代码清单3-17...dst：二值化后的图像，与输入图像具有相同的尺寸、数据类型和通道数。 thresh：二值化的阈值。...为了更加直观的理解上述阈值比较方法，我们假设图像灰度值是连续变化的信号，将阈值比较方法比做滤波器，绘制连续信号通过滤波器后的信号形状，结果如图3-14所示，图中红线为设置的阈值，黑线为原始信号通过滤波器后的信号形状...dst：二值化后的图像，与输入图像具有相同的尺寸、数据类型。 maxValue：二值化的最大值。

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计算机视觉中的深度学习

最大池化并不是唯一的下采样方法。可以使用带步长卷积、或平均池化，但是最大池化的工作效果更好。 小数据集上训练卷积网络 计算机视觉中进场会遇到使用很少的数据集去训练一个图像分类模型。...下载解压缩后，创建一个新数据集包括3个文件夹：每类1000张的训练集、每类500张的验证集和每类500张的测试集。...使用预训练卷积网络 在小图像数据集上使用深度学习的一种常见且高效的方法是使用预训练网络。预训练网络是先前在大型数据集上训练的已保存网络，通常是处理大规模图像分类任务。...因为要使用自己创建的全连接分类器，可以不使用原来的全连接层； input_shape：送到模型中图片张量的形状；参数是可选的：如果不传递参数，网络可以处理任意形状的输入。...不使用数据增强的特征提取 使用ImageDataGenerator将磁盘文件和标签读取成张量形式，运行卷积部分的predict提取图片特征。

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如何训练一个神经网络

(rescale=1./255) # 它生成了 150×150 的 RGB 图像 #［形状为 (20, 150, 150, 3)］ #与二进制标签［形状为 (20,)］组成的批量 train_generator...（28，28，3），但实际上我们的图像只有1通道 color_mode='grayscale', batch_size=20, class_mode='categorical'...，否则可能会报错 ImageDataGenerator类的简单介绍： 通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator...简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这...batch_size个样本数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。

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【哈工大版】Dynamic ReLU：Adaptively Parametric ReLU及Keras代码（调参记录5）

本文介绍哈工大团队提出的一种Dynamic ReLU激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年5月3日投稿至IEEE...续上一篇： 【哈工大版】Dynamic ReLU：Adaptively Parametric ReLU及Keras代码（调参记录4） 本文继续测试自适应参数化ReLU（APReLU）激活函数在Cifar10图像集上的效果...，每个残差模块包含两个3×3的卷积层，一共有27个残差模块，卷积核的个数分别是16个、32个和64个。...（这也是原始论文中的设置，在之前的四次调参中，将全连接层的神经元个数，设置成了输入特征图通道数的1/4，想着可以避免过拟合） 自适应参数化ReLU是Parametric ReLU激活函数的动态改进版本：...其实训练集的loss还有下降的趋势。

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指南：使用Keras和TensorFlow探索数据增强

数据扩充是一种用于通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据扩充使模型对较小的变化更鲁棒，因此可以防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实际也不高效，这就是Keras的Image Data Generator类（也包含在TensorFlow的高级API：tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...Image Data Generator生成具有实时数据增强功能的批量tensor 图像数据。最好的部分是什么？只需一行代码！ 生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出维度。...Shear Intensity使图像的形状倾斜。这与旋转不同，因为在Shear Intensity中，我们固定一根轴，将图像按照一定的角度进行拉伸，即Shear Intensity。...另外，还有一个参数preprocessing_function，您可以使用该参数指定自己的自定义函数来执行图像处理。

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实用的Shape指南

这两个属性都是Shape的属性，但对Ellipse和Line这两个没有拐角的形状不起作用。 ? 3. Line(直线) Line表示从第一个点(X1,Y1)到第二个点(X2,Y2)的一条直线。...除此之外，还可以使用由多个Geometry组成的GeometryGroup构造组合形状。...BezierSegment: 表示在两个点之间绘制的一条三次贝塞尔曲线。 LineSegment: 表示在两个点之间绘制的一条线，它可能是 PathFigure 在 Path 数据内的一部分。...Shape各项属性比较 下面表格列出了Shape的各项属性，标记为“×”的属性代码这个属性对这个形状无效。 ? 7....ViewBox ViewBox是拉伸或缩放单个子元素的容器，最常用来搭配Shape（或文字）使用，因为Shape是矢量图形，放大后不会失真。

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关于深度学习系列笔记十二（关于猫狗判断实验）

在利用数据增强生成器训练卷积神经网络后，训练集和验证集的准确率基本是同步的，最高上升到78% 代码示例 import os, shutil def initdata(): #原始数据集解压目录的两个路径...# 它生成了150×150的RGB图像［形状为(20, 150, 150, 3)］与二进制标签［形状为(20, )］组成的批量。...是用于填充新创建像素的方法，这些新像素可能来自于旋转或宽度/高度平移 ''' #利用数据增强生成器训练卷积神经网络 train_datagen = ImageDataGenerator...(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add...# 在利用数据增强生成器训练卷积神经网络后，训练集和验证集的准确率基本是同步的，最高上升到78% #150s 2s/step - loss: 0.0340 - acc: 0.9900 - val_loss

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Python之pygame学习绘制基本图形（3）

这些函数可用于渲染任何格式的曲面。渲染到硬件表面将比常规软件表面慢。 大多数函数使用width参数来表示形状边缘周围的笔划（粗细）大小。如果宽度为0，则将填充形状（实线）。...，使用元组（r,g,b）或者英文单词red之类可用的单词 points（元组（坐标）或列表（坐标）） 构成多边形顶点的3个或更多（x，y）坐标的序列，序列中的每个坐标必须是元组/列表/ width（int...，椭圆将在矩形内居中 起始角度：以弧度为单位的弧起始角度 停止角度：以弧度为单位的弧的停止角度 弧从哪顺时针方向绘制到结束方向 起始角度小时停止角度，或超过起始角度360度后不会绘制内容 如果起始起始角度等于停止则什么..., pi, 3 * pi / 2, 2) pygame.draw.arc(screen, RED, [210, 75, 150, 125], 3 * pi / 2, 2 * pi, 2) ?...('绘制基础图像！')

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C++ OpenCV基本阈值操作

这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。 为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。...解释：在运用该阈值类型的时候，先要选定一个特定的阈值量，比如：125，这样，新的阈值产生规则可以解释为大于125的像素点的灰度值设定为最大值(如8位灰度值最大为255)，灰度值小于125的像素点的灰度值设定为...（例如：阈值选取为125，那小于125的阈值不改变，大于125的灰度值（230）的像素点就设定为该阈值）。 ? 阈值化为0 该阈值类型如下式所示： ?...TrackBar的初始值,然后写了定义一了个TrackbarEvent(int,void*)的事件用于关联Trackbar的,这次我们加载的图片是几何形状的图片 ?...当修改阈值变小和变化后的分别效果 ? ? 前面我们说过二值化阈值有五种类型,所以我们再在图像上加上一个TrackBar,用于改变不同类型显示的效果 ?

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挖矿显卡算力排行对照表

显卡算力表 注：算力值与你使用的内核、超频、功耗有关，有些体质好的卡能轻松超频很多，而有的可能会出现很多拒绝与无效。...以下数据由众多老矿工实测得来，目前是最新的数据(2021-3-16)，并且本文将不定期更新！ 根据目前的显卡挖矿行情，以太坊(ETH)跟CFX(Conflux)收益最佳，所以仅列出这两个币的算力。...Vega56 ETH 48M 150W 5700/5700XT ETH 58M 125W 6800/6800XT ETH 61M 125W 6900/6900XT ETH 64M 150W 雷7 VII...ETH 97M 235W 3090 ETH 120M 290W NVIDIA显卡挖CFX算力排行 注：CFX只有N卡适合挖，6G显存以上，且2系的显卡收益比其他的高一些，而3系还是挖ETH收益高一些...以上数据是根据当前(2021-03-16)实测得来，我们会不定期更新数据，挖矿内核版本、超频跟算力有很大的出入，不常用的显卡可能数据有偏差，欢迎指正！ 由于当前显卡溢价严重，不鼓励也不支持入坑！

19.5K111

从零开始学keras（七）之kaggle猫狗分类器

使用很少的数据来训练一个图像分类模型，这是很常见的情况，如果你要从事计算机视觉方面的职业，很可能会在实践中遇到这种情况。“很少的”样本可能是几百张图像，也可能是几万张图像。...这个数据集包含 25 000 张猫狗图像（每个类别都有 12 500 张），大小为 543MB（压缩后）。...：它生成了 150×150 的 RGB 图像［形状为 (20,150, 150, 3)］与二进制标签［形状为 (20,)］组成的批量。...这让模型能够观察到数据的更多内容，从而具有更好的泛化能力。   在 Keras中，这可以通过对 ImageDataGenerator实例读取的图像执行多次随机变换来实现。我们先来看一个例子。...#生成随机变换后的图像批量。

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【哈工大版】Dynamic ReLU：Adaptively Parametric ReLU及Keras代码（调参记录6）

本文介绍哈工大团队提出的一种Dynamic ReLU激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年5月3日投稿至IEEE...Adaptively Parametric ReLU及Keras代码（调参记录5） 本文继续调整超参数，测试Adaptively Parametric ReLU（APReLU）激活函数在Cifar10图像集上的效果...APReLU的基本原理如下图所示： 1.jpg 首先，从之前的调参发现，当学习率从0.1降到0.01和从0.01降到0.001的时候，loss会有大幅的下降。...其次，当采用APReLU激活函数时，深度残差网络的结构比较复杂，更难训练，也许需要更多的迭代次数。...（对于残差模块里面的APReLU，由于恒等路径的存在，其所导致训练难度的增加应该是可以容忍的） Keras代码如下： #!

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深度学习实战-CNN猫狗识别

主要内容包含： 数据处理 神经网络模型搭建 数据增强实现 本文中使用的深度学习框架是Keras； 图像数据来自kaggle官网：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats...当需要更大的图像和更复杂的问题，需要再添加一个 Conv2D层（使用relu激活函数） + MaxPooling2D层。...(20,) 生成器的输出是150-150的RGB图像和二进制标签，形状为(20,)组成的批量。...随着时间的增加，训练精度在不断增加，接近100%，而验证精度则停留在70% 验证的损失差不多在第6轮后达到最小值，后面一定轮数内保持不变，训练的损失一直下降，直接接近0 数据增强-data augmentation...模型在训练时候不会查看两个完全相同的图像 设置数据增强 In [26]: datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=40, # 0-180的角度值

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三天学会HTML5——SVG和Canvas的使用

第2天将学习如何使用Canvas 和使用SVG 实现功能 Lab1—— 使用Canvas Canvas 是指定了长度和宽度的矩形画布，我们将使用新的HTML5 JavaScript，可使用HTML5 JS...Lab1.1.5 画曲线 quadraticCurveTo 函数定义了四个参数，前两个点是控制点，用于曲率计算，后两个参数是终点的曲度核心代码： ctx.beginPath(); ctx.moveTo...Lab1.11 使用Canvas 生成动画 一旦在Canvas 填充好东西就无法修改，可采用以下方法来修改： 1. 使用ClearRect 函数删除存在的元素 2....Lab 2 使用SVG 工作 如Canvas,SVG 支持在矩形中画图像，接下来将了解到Canvas 与SVG 的区别。 初始化 1....支持图片保存 Canvas 最后可输出为图像，可使用浏览器默认的选项将图像保存。而SVG 不支持。 ? 下一章将要学习什么？

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