基于tensorflow的卷积神经网络图像分割 - 腾讯云开发者社区

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。最近这段时间刚好忙完学业作业，抽空来总结一下前段时间的工作。前段时间一直忙于用深度学习做医学图像分割，采用的方法是FCN，也就是全卷积神经网络。...全卷积神经网络是基于卷积神经网络的改进，使得输入和输出的尺寸一致，并且对每个像素点进行分类，达到图像分割的目的。下图是全卷积神经网络的流程图。...其中第一行是提取特征步骤，然后2X conv7和4X conv7分别表示对conv7的输出进行2倍和4倍上采样，也就是反卷积操作，最后将特征图变为输入大小的尺寸，就实现了对于每个像素的分类，也就是图像分割...以前我做实验室，基本上就是按照以前做过的实验来调学习率。但是到了图像分割这个领域，发现网路对于学习率较为敏感，可能小一个数量级就可以收敛，或者大一个数量级就可以更快的收敛。...这个也是需要根据不同的任务来制定不同的方法后续我会将如何用python和tensorflow来编写FCN进行详细的一步一步讲解。最后想了想，还是用pytorch吧。

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【最新成果】基于密集深度卷积神经网络的SAR图像水域分割

传统SAR图像水域分割算法受相干斑噪声和图像能量变化影响严重，且算法中的参数调整需要过多人工参与，难以实现复杂环境和多种干扰条件下准确的水域分割。...因此，如何利用深度技术实现快速、准确地SAR图像水域分割已成为近年的研究热点和难点。 ? 针对该问题，西安电子科技大学邢孟道教授团队提出了基于密集深度分离卷积的SAR图像水域分割网络架构。...该工作已发表在《雷达学报》2019年第3期“雷达海上目标探测”专题“一种基于密集深度分离卷积的SAR图像水域分割算法”（张金松，邢孟道，孙光才）。 ?...图1 基于编码-解码结构的SAR图像水域分割网络示意图该文首先建立了基于高分三号的SAR图像水域分割数据集，并提出了基于密集深度分离卷积的分割网络架构（图1），该网络以SAR图像作为输入，通过密集分离卷积和扩张卷积提取图像高维特征...，并构造基于双线性插值的上采样解码模块用于输出分割结果。

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基于卷积神经网络的图像分类

目录一、常用的卷积神经网络概述二、基础的神经网络三、卷积神经网络四、AlexNet 五、NiN 六、VGG 七、GoogleNet 1、Inception V1 2、Inception V2 3...因为数据集当时很小，使用批量梯度下降，批量的意思是每一次优化基于所有数据集。...三、卷积神经网络卷积神经网络和传统基础的神经网络比较像，卷积层就是之前的隐含层，卷积是二维的本质上和全链接一个操作，卷积网络的激活函数为relu，池化层用于降维，池化操作有两种平均池化核最大化池化。...右上角的卷积层是一个动图，有一个卷积核，其实就是一个3D滤波器，以扫描窗的形式从左向右从上向下，不断的对图像做卷积，卷积的操作就是权重相加再加个偏置，卷积核的参数是权重相加的权重参数，图像的像素值或者是特征图片的像素值是被权重相加的变量...对于灰度图卷积核是二维的，对于RGB图像卷积核是三维的参数。超参都是设计出来的，在训练前就要定下来。卷积神经网络无法原理解释。卷积核厚度由输入图片或特征的厚度决定的。

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基于深度卷积神经网络的图像反卷积学习笔记

介绍在本文中，我们提出了一种不基于物理或数学特征的自然图像反卷积方法，我们展示了使用图像样本构建数据驱动系统的新方向，这些图像样本可以很容易地从摄像机中生成或在线收集。...我们使用卷积神经网络（CNN）来学习反卷积操作，不需要知道人为视觉效果产生的原因，与之前的基于学习的图像去模糊方法不同，它不依赖任何预处理。...本文的工作是在反卷积的伪逆背景下，我们利用生成模型来弥补经验决定的卷积神经网络与现有方法之间的差距。...image.png 网络结构基于核可分性定理，将反卷积的伪逆核转化为卷积网络。它使网络具有更强的表现力，映射到更高的维度以适应非线性特征。...图像反卷积神经网络（DCNN）这个网络可以表示为： image.png 其中，Wl是第（l-1）层到第l层的权值映射，b l-1为偏差。

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基于卷积神经网络CNN的图像分类

基于卷积神经网络CNN的图像分类+基于Tkinter自制GUI界面点击分类大家好，我是Peter~ 本文主要包含两个方向的内容：如何使用卷积神经网路对一份数据进行cats和dogs的分类：图像数据生成...、搭建CNN模型及可视化、模型训练与预测、损失精度可视化将构建的CNN网络模型保存后，基于Tkinter制作一个简单的GUI界面，选择图片运行立即显示分类结果过程详解，代码注释极其详细，源码运行即可出结果...构建CNN网络构建的CNN网络： model=Sequential() # 卷积层1 model.add(Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=...tkinter制成一个简单的GUI界面，通过点击实现图像分类。...导入模型导入搭建好的CNN模型的h5文件： # 导入训练好的模型 model = load_model("model_cats_dogs_10category.h5") 图像窗口初始化 GUI界面的窗口参数初始化

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基于卷积神经网络的图像识别

ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库。在ImageNet中，将近1500万图片被关联到了WordNet的大约20000个名词同义词集上。...二、卷积神经网络简介为了将只包含全连接神经网络与卷积神经网络、循环神经网络区分开，将只包含全连接神经网路称之为全连接神经网络。使用全连接神经网络处理图像的最大问题在于全连接层的参数太多。...输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。从输入层开始卷积神经网络通过不同的神经网络结构将生一层的三维矩阵转化为下一层的三维矩阵，直到最后的全连接层。...四、经典卷积模型通过卷积层和池化层这些网络结构任意组合得到的神经网络有无限多种，怎样的神经网络更有可能解决真实的图像处理呢？...为了更好地实现类似Inception-v3模型这样的复杂卷积神经网络，在下面将先借号tensorflow-slim工具来更加简洁地实现一个卷积层，以下代码对比了直接使用tensorflow实现一个卷积层和使用

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基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法

本文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCNet)....随着深度学习技术的发展, 卷积神经网络使图像分类算法在精度和速度上得到了巨大的提升, 让我们看到了借助视觉技术自动分拣垃圾的可能性....通过摄像头拍摄垃圾图片, 利用卷积神经网络检测出垃圾的类别, 之后就可以借助机械手或推板自动完成分拣任务, 可以降低人工成本, 提高分拣效率....随着卷积神经网络 (Convolution Neural Network, CNN) 的飞速发展, 深度学习广泛应用于图像识别领域....针对现有方法的不足, 本文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法 (Garbage Classification Net, GCNet), 在网络结构中融合了注意力机制模块与特征融合模块, 提高了模型在垃

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空洞卷积与DeeplabV2实现图像语义分割的测试（tensorflow)

图像语义分割是对图像像素级理解的基础，也是图像处理的高阶操作。...自从深度学习出来之后，已经有了不少的基于卷积网络的图像语义分割模型，如从全卷积网络到大型卷积核：深度学习的语义分割全指南这篇文章介绍了非常多的模型。...（1）空洞卷积空洞卷积的原理如图所示，仔细看了下原理，才知道在传统的CNN中，正常都会采用pooling池化来达到降维的目的，这种在图像语义分割中会产生一定的副作用，如经典的FCN在第3－5的featuremap...同时在某个卷积操作后进行如图所示的操作，从而可以扩大感知的视野，再采用这样大视野的新的featuremap操作从而来实现更加精确的语义分割。...其中空洞卷积见第1部分，而SPP是一种空间金字塔分辨率的方式，从而来实现多个尺度的featuremap，从而可以实现对多种不同尺度图像对象的语义分割。

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【干货】基于TensorFlow卷积神经网络的短期股票预测

【导读】近期，意大利公数据科学家Mattia Brusamento撰写了基于Tensorflow卷积网络的短期股票预测教程，在这篇博文中，你将会看到使用卷积神经网络进行股票市场预测的一个应用案例，主要是使用...博文一步步展示了从数据集创建、CNN训练以及对模型评估等等入手，带你进入基于TensorFlow实现的股票市场预测分析。...基于TensorFlow的CNN： ---- 为了在Tensorflow中实现卷积神经网络，我使用了官方教程作为参考。...（https://www.tensorflow.org/tutorials/layers）它展示了如何使用层来构建卷积神经网络模型并识别MNIST数据集中的手写数字。...基卷积神经网络： ---- 已经从TensorFlow教程的例子开始构建CNN，然后使之适用于我们的任务。

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在玩图像分类和图像分割？来挑战基于 TensorFlow 的图像注解生成！

玩过图像分类的开发者不少，许多人或许对图像分割（image segmentation）也不陌生，但图像注解（image caption）的难度，无疑比前两者更进一步。...原因无他：利用神经网络来生成贴合实际的图像注释，需要结合最新的计算机视觉和机器翻译技术，缺一不可。对于为输入图像生成文字注解，训练神经图像注解模型能使其成功几率最大化，并能生成新奇的图像描述。...针对其他 CV 任务的机器学习模型，建立在图像分类的基础之上，比如物体识别和图像分割。它们不仅能对提供的信息进行识别，还能学习如何解读 2D 空间，调和两种理解，并决定图像中物体信息的位置分布。...迁移学习使得——在不同任务上训练神经网络而学习到的数据变形，能用于我们的数据。...Word-embedding 帮助我们把词语表示为矢量，相近的词语矢量在语义上也是近似的。在 VGG-16 图像分类器里，卷积层提取了 4,096 维表示，传入最终的 softmax 层进行分类。

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基于OpenCV的图像分割

输入图像 const int N = 3; //聚类个数 // const int N1 = (int)sqrt((double)N); //每一类用一种颜色 // const...COUNT+TermCriteria::EPS, 300, 0.1)); em_model->trainEM( sample, noArray(), labels, noArray() ); 输出图像

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基于 OpenCV 的图像分割

本期我们将一起来实现一个有趣的问题 -图像分割的算法。...作为我们的例子，我们将对KESM显微镜获取的图像进行分割以获取其中的血管组织。...此验证也可以应用于二进制图像分割结果上的颜色图像，尽管本文中使用的数据是灰度图像。最后，我们将介绍整个实现过程。现在，让我们看看数据和用于处理这些数据的工具。...因此，可能会有另一种阈值方法可以比基于阈值形状在内核形状中进行阈值化的自适应阈值方法更好。Skimage中的函数可以方便看到不同阈值的处理结果。...如果上述简单技术不能用于图像的二进制分割，则可以使用UNet，带有FCN的ResNet或其他各种受监督的深度学习技术来分割图像。

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【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - TensorBoard 版

前面写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从这里下载。...---- 什么是 TensorBoard To make it easier to understand, debug, and optimize TensorFlow programs, we’ve...You can use TensorBoard to visualize your TensorFlow graph, plot quantitative metrics about the execution...上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像...从图中可以看出有两个卷积层、两个池化层、两个 norm 层以及三个全连接层，图中指向 train 节点的线条的粗细表示需要训练的参数的多少，各层之间的线条上的数字表示了传递给下一层的参数的维度，例如 conv1

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开发 | 在玩图像分类和图像分割？来挑战基于 TensorFlow 的图像注解生成！

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【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - TensorBoard版

前面写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从这里下载。...什么是 TensorBoard To make it easier to understand, debug, and optimize TensorFlow programs, we’ve included...You can use TensorBoard to visualize your TensorFlow graph, plot quantitative metrics about the execution...上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像...从图中可以看出有两个卷积层、两个池化层、两个 norm 层以及三个全连接层，图中指向 train 节点的线条的粗细表示需要训练的参数的多少，各层之间的线条上的数字表示了传递给下一层的参数的维度，例如 conv1

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基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５

，今天就用tensorflow来实现神经网络的第一块敲门砖。...=None) 参数说明： data_format：表示输入的格式，有两种分别为：“NHWC”和“NCHW”，默认为“NHWC” input：输入是一个4维格式的（图像）数据，数据的 shape...batch的图片数量、图片高度、图片宽度、图像通道数。...（即卷积核的个数）。...———————————–华丽的分割线———————————– 理清了softmax loss，就可以来看看cross entropy了。

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基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５

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TensorFlow实现卷积神经网络

1.卷积神经网络简介卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），最早是19世纪60年代，生物学家对猫视觉皮层研究发现：每个视觉神经元只会处理一小块区域是视觉图像...后来到了80年代，日本科学家提出了神经认知机（Neocognitron）的概念，也可以算作是卷积神经网络最初的实现原型，在CS231n的课上说过，卷积神经网络不是一夜产生的，从这个发展过程中我们就可以看出...卷积神经网络的要点就是局部连接（Local Connection）、权值共享（Weight sharing）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。 ...2.简单神经网络的搭建这里就使用了两个卷积层和一个全连接层，目的主要是说明下在tensorflow中怎么定义卷积层和全连接层。...因为卷积神经网络是会用到2D的空间信息，所以要把784维的数据恢复成28*28的结构，使用的函数就是tf.shape的函数。

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基于卷积神经网络（CNN）的仙人掌图像分类

因此，我们需要将所有图像规格化为相同大小。根据我们的实验，最佳策略是将这些图像裁剪为48 x 48像素大小。以下是一些裁剪的图像。第一行显示原始图像，第二行显示更改的图像。 ?...这种方法的好处是它可以保存图像的所有细节，但是有时会丢失图像的边缘，如果图像太小，我们需要使用黑色背景扩展图像以使其与图像的大小相同。...丢失边缘可能是一个大问题，因为我们可能会把仙人掌从原图像中切除了。 03. CNN结构与训练卷积神经网络包含3层卷积层和2个完全连接层。...每个卷积层都有一个3 x 3的滤波器，该滤波器的步幅为2，输出为64个节点。之后，数据会通过最大池化层，以防止过度拟合并提取有用的信息。...它达到了近99％的准确率，这是惊人的。 ? 05. 结论这篇文章的主要目的是与大家分享卷积网络的结构，解决了这类二元分类问题，例如猫和狗的图像分类。

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基于卷积神经网络的图像情感分析模型，Python实现

图像情感分析模型是基于卷积神经网络建立的，卷积神经网络的构建用了keras库模型包括3个卷积层、2个池化层、4个激活函数层、2个Dropout层、2个全连接层、1个Flatten层和最终分类层...我们的图像数据尺寸为100 * 100，所以在这里需要使用2维卷积函数计算卷积。所谓的卷积计算，其实就是利用卷积核逐个像素、顺序进行计算，简化过程如图2： ?...计算过程中，将卷积核中心对准图像第一个像素，在这里就是像素值为237的那个像素。...如图3.8所示，如果选择丢掉图像边界特征，卷积核就会从（2,2）像素点开始卷积计算，到（3,3）像素点结束计算，这样得到的是一个2 * 2的矩阵表示的图像。...在本次毕设的模型中，卷积层采用丢掉边界特征的方式来处理图像边界： ?

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基于全卷积神经网络的图像分割方法详解（二）

【最新成果】基于密集深度卷积神经网络的SAR图像水域分割

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