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全球最大的ImageNet不行了?谷歌DeepMind新方法提升精度

新智元原创 编辑:元子【新智元导读】来自苏黎世谷歌大脑和DeepMind London的研究人员认为,世界上最受欢迎的之一ImageNet需要改造。 ImageNet是一个无与伦比的计算机视觉集,拥有超过1400万张标记。它是为对象研究而设计的,并按照WordNet的层次结构进行组织。 刚刚拿到加州理工电子工程学博士学位,到伊利诺伊州香槟分校担任教职的李飞飞敏锐的发现了「算法为王」的局限性,开始研究算法的基石:集。此后,全世界最大的集「ImageNet」诞生。 完整版ImageNet拥有超过1400多万幅片,涉及2万多个类标注,超百万边界标注。 八年来,参赛选手将算法正确率从71.8%提升到97.3%,这样的精度甚至已经将我们人类自己都远远的甩在后面。同时,也证明了集越大、效果越好。

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Fashion_mnist

fashion_mnist 和 mnist 一样,都是深度学习入门用的简单集,两者的片尺寸一样,都是28x28。 fashion_mnist的训练集有6万张片,测试集有1万张片,全是衣服、鞋、包包之类的片,共10个类:Label Class:0 T-shirttop1 Trouser2 Pullover3 Dress4 Coat5 Sandal6 Shirt7 Sneaker8 Bag9 Ankle boot下显示的是训练集中的前25张片: ? (train_images, cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names])plt.show()#加入新的维度,Conv2D需要颜色chanels维度 #彩色集就不需要 plt.xlabel(True : %s%class_names]) plt.title(prediction: %s%name) plt.tight_layout()plt.show()可以看出,测试集的前25张片全部都能正确

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    CIFAR-10

    本篇我们还是用序列化的(串行的)卷积神经网络,基于CIFAR-10集创建模型。 cifar10 = tf.keras.datasets.cifar10#(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data() #从网络下载集 tf.keras.Model.compile 采用三个重要参:optimizer:此对象会指定训练过程。 model.compile(optimizer=adam, loss=sparse_categorical_crossentropy, metrics=)tf.keras.Model.fit()进行测试试与模型的拟合 %d:% (i, index)) #print(分类名称是:%s % names)#print() #预测单张片def resize(img_path): 将片resize为 32x32x3 image

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    【python 从菜鸟

    安装在C:Program Files下5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe二、英文 三、验证码 ??? 二、实现源代码 1、英文#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) import timetime1 FilesPython27Libsite-packagespytesseracttest.png)code = pytesseract.image_to_string(image)print(code)2、验证码 = image.convert(L)# 把片变成二值

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。? ), tensorflow::ops::Const({input_std}, b.opts()), b.opts().WithName(output_name));然后,我们继续添加更多的节点,将文件解码为 ,并运行它,指定要获取输出的节点以及输出的位置。

    2.6K80

    keras的

    aistudio地址: https:aistudio.baidu.comaistudioprojectdetail1484526 keras的 一、加载 MNIST集预加载到Keras 中,包括4个Numpy组。 是28x28 NumPy组,素值介于0到255之间。 2.1 三维转二维 # 三维转二维train_images train_images_re = train_images.reshape((60000, 28 * 28))test_images_re 使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类作为样本的预测标签。

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的集是MNIST集,从http:yann.lecun.comexdbmnist可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的字构成,正确地这些手写字是机器学习研究中的一个经典问题。 01将下载解压并导入SAS把训练集导入后,得到一个SAS集有60,000条观测,785个变量。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步:***自编码*******************03结果展示最后,来看一下原始和模型训练结果的对比效果:10个 MNIST 集的原始字模型训练生成的 10个字参考文献:An overview of machine learning with SAS.pdfhttps:communities.sas.comkntur85557attachmentskntur85557data_mining5205

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 这个函执行点击操作的是 G.DEVICE.touch(pos, **kwargs),而pos就是片匹配返回的坐标位置,重点看loop_find这个函是怎样并返回坐标的: ? 概括来说aircv.find_sift主要做了这几件事情: 1、检验片是否正常; 2、获取特征点集并匹配出特征点对; 3、根匹配点对(good),提取出来区域; 4、根区域,求出结果可信度 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持;2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,用

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    转为二进制

    是人工智能的一个应用现在来实现如何将一个字转为二进制的,并保存到为本中片是32x32的一个白底黑字的png片使用PIL模块获取素,进行比对存储字二进制文件,方便后续训练使用代码在 usrbinenv python3# -*- coding: utf-8 -*-片处理成32x32的二进制from PIL import Image # 打开要处理的img_src = Image.open (a.png)size = img_src.size# 转换片的模式为RGBAimg_src = img_src.convert(RGB) with open(1.txt,wb) as f: for

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https:www.kaggle.comcbengaliai-cv19discussion126504效果: (目标检测中)?

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    之GridMask

    下载:https:www.kaggle.comcbengaliai-cv19data 代码:import osimport cv2import numpy as npimport pandas as

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    之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    Python3 (二)

    2.求两个字符串之间的相似度(汉明距离),字符串越相似,即片越相似。 二、汉明距离汉明距离:汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个。 换句话说,它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个。例如:1011101 与 1001001 之间的汉明距离是 2。2143896 与 2233796 之间的汉明距离是 3。 三、均值hash下面的例子是使用了素平均值,又叫均值哈希。优点:均值哈希较为简单。缺点:对灰度的平均值特敏感,也不具备旋转不变性。 print(3&4 --> ,hamming(h3,h4))结果:1&2 --> 11&3 --> 01&4 --> 12&3 --> 12&4 --> 13&4 --> 1四、余弦感知哈希为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转形。缺点:只能够变形程度在25%以内的片。 步骤:1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。2.计算DCT:对进行二维离散余弦变换。

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    Python3 (一)

    1.Python3.x(我是用的是Python3.6.5),这个问题不大,只要3.4以上就OK。

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    Hinton取得新进展,以更少

    谷歌人工智能先驱Geoffrey Hinton公布了AI技术进展,可提高电脑正确的速度和较少的依赖。Google公司公布了关于其人工智能先驱Geoffrey Hinton技术的进展。 该技术提高了计算机的速度,且只需要较少的。Hinton是一位科研人员,他在人工神经网络方面的工作被看成机器学习商业化的基础。 这种方法可能意味着电脑会能够中的已知有不同拍摄角度的照片。它也可以被应用于语音和视频。 Hinton说,在对该技术的前期测试中出现的错误只有目前技术的一半。一组神经元通过协同工作来确定一个特征是否存在,而且它的特征也意味着该系统应该需要较少的来完成预测。 他说:机器学习和深度学习需要解决的一个重大问题是,目前这些方法需要大量的才能工作。Hinton将当前的进展与他的两名学生在2009年开发的基于神经网络的语音工作进行了对比。

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,那么智能采用了什么原理? 智能有哪些应用?智能采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其中技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种都可以通过人工智能进行,从而达到各种目的,很多人会问智能采用了什么原理? 智能是通过的特征为基础从而达到结果的,每个都会有自己的特征,在完整的里面就可以找寻出相同特征的。智能有哪些应用? 智能这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能有哪些应用?

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    (三)cifar10.py

    #描述 CIFAR-10 集的全局常量IMAGE_SIZE = cifar10_input.IMAGE_SIZENUM_CLASSES = cifar10_input.NUM_CLASSESNUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN 创建直方及衡量x的稀疏性,并在tensorboard展现出来。 进行封装,放在一起计算,直接使用标签,而非one-hot编码。 variables_averages_op = variable_averages.apply(tf.trainable_variables()) return variables_averages_op# 下载并解压 os.path.exists(extracted_dir_path): tarfile.open(filepath, r:gz).extractall(dest_directory)为了提高效率,建议先将提前下载好

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    百度指(2)

    作者介绍:叶成,分析师,就职于易居中国,热爱分析和挖掘工作,擅长使用Python倒腾。在开始本位之前,这里先感谢一下本人公司的伟哥和孟哥(虽然孟哥也没帮上啥忙,但是以后有的是机会,哈哈)。 上次发了篇运用selenium自动截取百度指的文章,点这里《抓取百度指引发的》,其实感觉也是有些投机取巧的意思在里面,而且正如大家所知,用selenium比较吃内存,而且因为要渲染网页 所以这次我们直接请求片,通过抠、拼接、再的方式来完成这个百度指爬虫项目。使用到的Python第三方包:?百度指如下所示,需要登录!? 我们先拿到json文件后我们取出了其中需要的res3参放进列表,接下来我们需要拿着res3再去请求片网址:?取出网址还不行,我们还要把原还原成前端渲染后的样子:即从下变成下? 拼接最后一部分就是了,和之前一样,我们还是使用pytesseract。我们先把放大2倍,再,并对结果容易发生错误的部分进行了修正,一起来看看最后的结果吧。?

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    聊聊的小知

    上面部分引用了维基百科对的词条来讲解何为,而本文整理于 Nebula Graph 交流群中对的零碎知,作为对的补充。本文分为小知及 Q&A 两部分。 本文主目录 小知 兴起的契机 存储方式 —— 基于内存存储 vs 基于分布式 kv 存储  一种存储层的设计探讨 结构的可视化与 GIS 的可视化 Q&A 提问回答 计算存储分离设计及该设计模式的考量原因 怎么理解顶点和标签 Nebula 如何处理 ID 冲突问题 Nebula Graph 和 Tiger Graph 的区 0 标签的意义 大家怎么看「要有索引」这个问题? 在知谱场景下计算、存储及副本一致性问题 小知 学习的起手式——了解兴起的契机。 存储方式 —— 基于内存存储 vs 基于分布式 kv 存储    --@Bruceleexiaokan Bruceleexiaokan:基于内存的有其优势,特对于 大规模深度遍历以及基于之上的

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    深度学习项目(上):如何快速构建

    本系列分三部分,完成后你将拥有自己的Pokedex:本文中,我们使用Bing搜索API来构建我们的集。下一篇,我将演示如何进行实现,使用Keras训练CNN来每个神奇宝贝。 如何快速构建深度学习集为了构建我们的深度学习集,我们需要利用微软的Bing搜索API,这是微软认知服务的一部分,用于将AI的视觉、语音,文本等内容带入应用程序。 使用Python构建深度学习集现在我们已经注册了Bing搜索API,我们准备构建深度学习集。 第6行的if语句可能触发的原因有:下载文件时出现网络错误,未安装合适的I O等而触发。下载?Bing搜索API非常好用,我喜欢它,就喜欢皮卡丘一样! 现在我们已经编写好了脚本,让我们使用Bing搜索API下载深度学习集的

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