转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...01 数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...接着，您需要对训练和测试的图像进行整形和归一化。其中，归一化会将图像的像素强度限制在0和1之间。最后，我们使用之前已导入的to_categorical 方法，将训练和测试标签转换为已分类标签。...07 小结综上所述，我们讨论了为图像分类任务，训练深度神经网络的一些入门级的知识。您可以将其作为熟悉使用神经网络，进行图像分类的一个起点。
本期我们将介绍如和使用OpenCV以及Tensorflow实现深蹲检测 在检疫期间，我们的体育活动非常有限，这样并不好。...数据采集 使用带相机的Raspberry Pi来获取图片是非常方便的，完成图像的拍摄后再利用OpenCV即可将获取的图像写入文件系统。 运动识别 最初，我们打算使用图像分割完成人物的提取工作。...但是我们都知道图像分割是一项非常繁琐的操作，尤其是在Raspberry资源有限的情况下。 除此之外，图像分割忽略了一个事实。当前我们所拥有的是一系列图像帧，而不是单个图片。...该图像序列具有明显功能，并且我们后续将要使用到它。 因此，我们从OpenCV 着手进行背景去除，以提供了可靠的结果。...接下来我们将使用Keras 与Tensorflow进行分类。 最初，我们使用了经典的Lenet-5模型，运行结果良好。随后由于阅读了一些有关Lenet-5变体的文章后，我们决定尝试简化架构。
图像数据解析 图像编码 import tensorflow as tf import base64 if __name__ == "__main__": path = "/Users/admin...import tensorflow as tf import base64 import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main__":...图像压缩 import tensorflow as tf import base64 import cv2 if __name__ == "__main__": path = "/Users...decode = tf.io.decode_base64(img_w64_tensor) img_matrix = tf.io.decode_image(img_w64_decode) # 图像压缩的...img_matrix = tf.image.convert_image_dtype(img_matrix, dtype=tf.float32) for i in range(4): # tensorflow
车载摄像头鸟瞰系统的实现 这说明将鸟瞰转换的技术应用到监视社交距离的场景中可以提高监视质量。 本期我们将介绍了如何使用深度学习模型以及计算机视觉方面的一些知识来构建强大的社交距离检测器。...由于社交距离检测器的目标不是执行实时分析，因此最终选择了fast_rcnn_inception_v2_coco ，它的mAP（验证集上检测器的性能）为28，执行速度为58ms，非常强大，下载地址为： http...·对于每一帧，将图像输入到TensorFlow图以获取所需的输出。 ·过滤掉弱预测和不需要检测的物体。 加载并启动模型： TensorFlow模型的工作方式是使用graphs(图)。...我已经在我的仓 库中 实现了一个脚本，该脚本使用OpenCV的setMouseCallback（）函数来获取这些坐标。计算变换矩阵的函数还需要使用图像的image.shape属性计算图像尺寸。...通过获取两点之间的中点来计算边界框的质心，使用此结果，计算位于边界框底部中心的点的坐标，我认为这一点（称为“基点”）是图像中人坐标的最佳表示。 然后使用变换矩阵为每个检测到的基点计算变换后的坐标。
接Tensorflow的图像操作(三) 3D人脸问题 人脸关键点算法已经从2D人脸渐渐发展变化为3D人脸，2D人脸是给定一副图片，找到图片中人脸关键点，这些关键点都是有着明确语义信息的，或者说都是可见的...29 http://www.f-zhou.com/fa_code.html CelebA 5 http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html 我们这里使用...如果人工的去标注可能需要消耗非常多的时间成本，这里推荐使用Dlib库，利用这个库能够去检测出当前下载的图片中的人脸的位置并且完成人脸关键点定位。Dlib库完成一个68点的人脸关键点的定位。...解决思路就是数据增强，添加一些光照的变化，图像扭曲的变化，图像的旋转等等。...除了这些策略以外我们还可以去优化主干网络，比如去关注ImageNet图像挑战赛中更好的网络，能够提取出更加鲁棒的特征，对主干网络进行优化同样也能提高模型的性能。
接Tensorflow的图像操作(二) 这里我们重点来看一下这个train方法，在训练的部分有一个非常重要的点就是如何去进行样本的选择。...如果使用triplet loss训练我们的网络结构，会存在一个非常严重的问题，就是正负样本的样本对的数量存在很大的差异。...nrof_batches = int(np.ceil(nrof_examples / args.batch_size)) # 对每一批次的图像来进行数据的提取和特征的提取...kernels/queue_base.cc:285] _0_FIFOQueueV2: Skipping cancelled dequeue attempt with queue not closed 由于我这里是使用相同的数据训练和测试...当然如果是不同的图像数据集分开训练和测试的话，它的模型精度不会有这么高，通常有一个专门研究跨域学习的领域叫做openset domain transfer learning，可以提升此类问题的模型精度。
接Tensorflow的图像操作 度量学习 什么是度量问题？ 对于人脸匹配可以i分为1:1和1:N。对于1:1的情况，我们可以采用分类模型，也可以采用度量模型。...如果这两个1它们是同一个物体，在表示成特征向量的时候，这两个特征向量理论上是完全一样的两个特征向量，这两个特征向量的距离就是0。如果不同的两个向量，它们的距离可能就是∞。...对于1:N的问题，主要就是采用度量的方法。比方说A和B同类，A和C不同类，则A和B的相似性大于A和C的相似性。我们在这里讨论的主要就是距离，如何去衡量两个向量之间的距离，这个距离我们将它定义为相似度。...如果A和B的相似性达到了一定的程度，这时候我们就可以认为A和B是同类物体。基于这样一个前提，我们就可以去完成人脸度量以及去完成人脸识别。 距离的度量有非常多的方法，上图是几个比较具有代表性的方法。...欧式距离可以参考机器学习算法整理 中的介绍。 马氏距离可以看作是欧氏距离的一种修正，公式为 ，其中Σ是多维随机变量的协方差矩阵。
使用CNN模型解决图像分类问题(tensorflow)在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像分类问题中取得了显著的成功。...本文将使用TensorFlow或Keras编写一个简单的CNN模型来解决图像分类问题。简介卷积神经网络是一种专门用于处理图像识别任务的深度学习模型。...它通过卷积层、池化层和全连接层等组件有效地提取图像特征，并实现对图像进行分类。数据集在这个示例中，我们将使用一个公开的图像数据集，如MNIST手写数字数据集。...使用方式：TensorFlow：在TensorFlow中，用户可以直接使用低级API（如tf.keras.layers）来构建CNN模型，这样可以更加灵活地控制模型的每个细节。...灵活性：TensorFlow：由于TensorFlow提供了更多的灵活性和底层操作的能力，一些需要定制化模型结构、层或训练过程的用户更倾向于使用TensorFlow来构建他们的CNN模型。
来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 在本文中，将使用Prajna Bhandary创建的口罩数据集。此数据集由属于1376个的图像with mask和without mask2类。...总览 用简单的话来说，首先，获得带有面部的图像，并通过级联分类器对其进行处理。分类器将给出脸部的关注区域（高度和宽度）。...其次，将关注区域的大小调整为a 100x100并将其传递给预先训练的CNN，它将提供作为输出的概率。 步骤1：资料预处理 使用的数据集由颜色，大小和方向不同的图像组成。...因此，需要将所有图像转换为灰度，因为需要确保颜色不应成为检测遮罩的关键点。之后，100x100在将其应用于神经网络之前，需要使所有图像具有相同的大小。...之后，需要使用RGB值设置边框矩形的颜色。给红色和绿色作为两种颜色。 在无限循环内，将逐帧从相机读取图像并将其转换为灰度并检测面部。
这需要每个类型的很多样本，因此这一步很重要，并且很耗时。（本文使用预先标记好的数据以提高效率） 训练：将标记好的数据（图像）提供给模型。...有一个工具将随机抓取一批图像，使用模型猜测每种花的类型，测试猜测的准确性，重复执行，直到使用了大部分训练数据为止。最后一批未被使用的图像用于计算该训练模型的准确性。 分类：在新的图像上使用模型。...值得庆幸的是，另外一个模型在图像收集和分类这方面做得非常出色，所以我们使用这个带有脚本的已分类数据集，它有现成且完全训练过的图像分类模型，重新训练模型的最后几层以达到我们想要的结果，这种技术称为迁移学习...tensorflow/tensorflow:nightly从Docker Hub （公共图像存储库）运行tensorflow/tensorflow的nightly 图像，而不是最新的图像（默认为最近建立...使用nightly图像而不是latest图像，是因为（在写入时）latest包含的一个bug会破坏TensorBoard，这是我们稍后需要的一个数据可视化工具。
TensorFlow进行简单的图像处理 简单概述 作为计算机视觉开发者，使用TensorFlow进行简单的图像处理是基本技能，而TensorFlow在tf.image包中支持对图像的常见的操作包括： 亮度调整...1.放缩图像 支持三种方式，分别是临界点插值、双线性插值与双立方插值，不过我发现在使用双立方插值的时候，tensorflow处理之后图像总是会出现一些噪点，这个算不算它的BUG tf.image.resize_nearest_neighbor...使用上述API的时候需要对图像进行维度添加为四维的tensor数据，完整的图像亮度调整的代码如下： src = cv.imread("D:/vcprojects/images/meinv.png")...5.图像饱和度调整 图像饱和度是图像HSV色彩空间最常见的指标之一，通过调整图像饱和度可以得到更加自然光泽的图像，tensorflow中饱和度调整的API如下： tf.image.adjust_saturation...最终调整之后的演示图像如下： ? 6.图像标准化 这个在tensorflow中对图像数据训练之前，经常会进行此步操作，它跟归一化是有区别的。
以下代码示范了如何使用tensorflow中对jpeg格式图像进行编码/解码。...tensorflow还提供了 # tf.image.decode_png 函数对png格式的图像进行解码。解码之后的结果为一个 # 张量，在使用它的取值之前需要明确调用运行的过程。...tensorflow提供了4种不同的方法，并且将它们封装到了tf.image.resize_iamges函数。以下代码示范了如何使用这个函数。...比如在使用tf.image.crop_to_bounding_box函数时，tensorflow要求提供的图像尺寸要大于目标尺寸，也就是要求原始图像能够剪切处目标图像的大小。...tensorflow提供了方便的API完成随机图像翻转的过程。
为了做到以上功能我们需要使用一个代码实验室叫做TensorFlow for Poets，这是开始学习并且做图片分类相关工作一个的好方法。 ?...要通过TensorFlow for Poets训练一个图像分类器，我们只需要提供一样东西 ——训练数据。也就是一个有很多图像的图像目录： ?...我们有了训练数据后我们就可以开始训练分类器了，我们会使用TensorFlow来做这一步。...为了解决这个问题我们使用深度学习，因为在图像处理方面它有巨大的优势，就是这个你不用手动提取特征，你可以使用像素图像的特征。...在TensorFlow for Poets里我们以Inception为基础，然后使用一个叫做再次训练的功能来调试使其更好地分辨我们的图像。
这篇文章是“用Tensorflow和OpenCV构建实时对象识别应用”的后续文章。具体来说，我在自己收集和标记的数据集上训练了我的浣熊检测器。完整的数据集可以在我的Github repo上看到。...创建数据集 你需要做的第一件事是创建自己的数据集:Tensorflow的Object Detection API使用TFRecord文件格式，因此在最后我们需要将数据集转换为该文件格式。...浣熊图像数据集的子集 之后，我用LabelImg手动给它们贴上标签。LabelImg是一种图形化的图像注释工具，它是用Python编写的，并且使用Qt作为图形界面。...对于命令行中的图像处理，例如将多个图像转换为不同的文件格式，我推荐你使用ImageMagick，它是一个非常好的工具。如果你没有使用过，那就值得尝试一下。 确保图像的大小是中等的。...输出模型 在完成训练之后，我将训练过的模型导出到单个文件(Tensorflow graph proto)中，这样我就可以使用它进行推理。
在这里，我们选择属于某个特定域的图像。如果我们选择的数据集中有更广泛图像，我们的模型将不能很好地执行。因此，我们将其限制在一个域内。 使用wget下载我在GitHub上托管的数据 !...unzip images.zip 为了生成训练数据，我们将遍历数据集中的每个图像，并对其执行以下任务， ? 首先，我们将使用PIL.Image.open()读取图像文件。...使用np.asarray()将这个图像对象转换为一个NumPy数组。 确定窗口大小。这是正方形的边长这是从原始图像中得到的。...这些跳过连接提供了更好的上采样。通过使用最大池层，许多空间信息会在编码过程中丢失。为了从它的潜在表示(由编码器产生)重建图像，我们添加了跳过连接，它将信息从编码器带到解码器。...这里我们只是用了一个简单的模型来作为样例，如果我们要推广到现实生活中，就需要使用更大的数据集和更深的网络，例如可以使用现有的sota模型，加上imagenet的图片进行训练。
AiTechYun 编辑：yxy DLTK是用于医学图像的深度学习工具包，它扩展了TensorFlow， 以实现生物医学图像的深度学习。...速度基准和方法选择：我们运行这三种方法来读取.nii文件到TensorFlow，并比较加载并馈送固定大小的实例数据库所需的时间。...强度和空间增强技术的例子 关于扩充和数据I / O的重要说明：根据需要或有用的扩充，某些操作仅在python中可用（例如随机变形），这意味着如果使用使用原始TensorFlow的读取方法（即TFRecords...示例应用 通过本文中提供的基本知识，我们现在可以研究使用TensorFlow构建用于医学图像深度学习的完整应用程序。...使用深度卷积自动编码器网络测试图像和重建 在这里，我们演示了深度卷积自动编码器架构的使用，这是一种强大的表示学习工具：网络将多序列MR图像作为输入，旨在重构它们。
的版本为：Tensorflow 1.14.0 转换模型 手机上执行预测，首先需要一个训练好的模型，这个模型不能是TensorFlow原来格式的模型，TensorFlow Lite使用的模型格式是另一种格式的模型...获取模型主要有三种方法，第一种是在训练的时候就保存tflite模型，另外一种就是使用其他格式的TensorFlow模型转换成tflite模型，第三中是检查点模型转换。...1、最方便的就是在训练的时候保存tflite格式的模型，主要是使用到tf.contrib.lite.toco_convert()接口，下面就是一个简单的例子： import tensorflow as...开发Android项目 有了上面的模型之后，我们就使用Android Studio创建一个Android项目，一路默认就可以了，并不需要C++的支持，因为我们使用到的TensorFlow Lite是Java...load_model()方法是加载模型，并得到一个对象tflite，之后就是使用这个对象来预测图像，同时可以使用这个对象设置一些参数，比如设置使用的线程数量tflite.setNumThreads(4)
以下代码示范了如何使用tensorflow中对jpeg格式图像进行编码/解码。# matplotlib.pyplot是一个python的画图工具。...下面的代码将使用这个工具# 来可视化经过tensorflow处理的图像。...tensorflow还提供了 # tf.image.decode_png 函数对png格式的图像进行解码。解码之后的结果为一个 # 张量，在使用它的取值之前需要明确调用运行的过程。 ...tensorflow提供了4种不同的方法，并且将它们封装到了tf.image.resize_images函数。以下代码示范了如何使用这个函数。...比如在使用tf.image.crop_to_bounding_box函数时，tensorflow要求提供的图像尺寸要大于目标尺寸，也就是要求原始图像能够剪切目标图像的大小。
Ecker, 和 Matthias Bethge 等人的论文“A Neural Algorithm of Artistic Style”开创了图像艺术风格转换的途径，自此之后，利用深度学习相关模型和处理方法...，可以实现用计算机代替传世画家的野心。...在量化（数学）与风格（艺术）之间，上面那篇论文中提出一种算法，用卷积神经网络将一幅图像的内容与另一幅图像的风格进行组合。...感觉看了挺好玩的，于是也进行测试了下，即利用Vgg19的模型作为训练数据模型，然后实现对任意一张图片进行切换。设置默认的风格切换比例为0.7。 (1) 风格图片（选用论文中的实验用图） ?...（2）测试例子二： 郑州的大玉米 ? 转换后的效果如下所示： ? 这个示例还是非常赞的，通过不同风格的照片还可以实现不用画派的切换。
作者：Changsin Lee 翻译：Happy 链接：Changsin Lee@Medium 不知你有没有想过：训练一个检测器至少需要多少图像？又该如何处理数据不平衡问题？...为获得上述反馈，目标检测器需要定位目标在哪并识别它属于哪个类别，前者对应目标定位，后者对应目标分类。 为训练一个目标检测模型，我们需要准备一个包含图像以及对应目标位置+标签标注的数据集。...YOLO是目标检测领域应用最广泛的检测器(没有之一)，YOLOv5更是因为高效率、易部署、易扩展等受到诸多从业人员的追捧。...基于YOLOv5而引申出了不少知名的检测器，如YOLOv5-lite就是其中佼佼者。 在后续文章中，我们以YOLOv5s为基础，除batch(16)与epoch(100)外，其他超参均为默认参数。...在对模型进行更新时，有两种不同的策略： 仅使用新数据； 采用新+旧数据组合。 从上图可以看到：无论是随机采样还是重采样，组合数据均提供了更佳的结果。
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