本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。完整的代码可以在GitHub上找到。
对于开发者来说,在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注:所谓的边界计算,从字面意思理解,就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心,PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理,私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟,应用程序可以运行得更顺畅,并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型,这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量,迎来应用程序开发的新潮流。
随着对计算机视觉的用例日益增长的兴趣,例如无人驾驶汽车,面部识别,智能交通系统等,人们希望建立定制的机器学习模型以检测和识别特定对象。
TF-Slim是一个用于定义、训练和评估复杂模型的tensorflow轻量级库,在slim库中已经有很多官方实现的网络并用ImageNet进行了预训练,如VGG、ResNet、Inception等,可直接拿来使用。本文将用Opencv的dnn模块调用预训练的InceptionV4模型进行图像分类及深度特征的提取。
https://esthermakes.tech/blog/2021/01/09/lanenet-on-nvidia-jetson/
几天前,我注意到由Kaggle主办的犬种识别挑战赛。我们的目标是建立一个模型,能够通过“观察”图像来进行犬种分类。我开始考虑可能的方法来建立一个模型来对犬种进行分类,以及了解该模型可能达到的精度。 在
📷 原文来源:Lemberg Solutions Ltd 作者:Zahra Mahoor、Jack Felag、 Josh Bongard 编译:嗯~阿童木呀、KABUDA 现如今,与智能手机进行交互的方式有很多种:触摸屏、硬件按钮、指纹传感器、视频摄像头(如人脸识别)、方向键(D-PAD)、手持设备控制等等。但是我们该如何使用动作识别功能呢? 我们可以举一个例子来说明这个问题,比如当你持手机将其快速移动到左侧或右侧时,可以非常精确地显示出想要切换到播放列表中下一首或上一首歌曲的意图;或者,你可以将手机快
作者 | Priya Dwivedi 编译 | 聂震坤 用大数据干大事! 目前有很多种图像识别的方案,而 Google 近日最近发布了其最新的 Tensorflow 物理检测接口(Object D
Suaro希望使用OpenCV来实现模型加载与推演,但是没有成功,因此开了issue寻求我的帮助。
本文最初发表在 Towards Data Science 博客,经原作者 Ran Rubin 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。
本文介绍了 TensorFlow 常见模型格式和载入、保存方法。TensorFlow 支持多种模型格式,包括 CheckPoint、GraphDef、SavedModel 等,这些格式之间关系密切,可以使用 TensorFlow 提供的 API 来互相转换。在训练和部署模型时,可以根据具体需求选择相应的格式。
一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多GPU分布式训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台(比如 NVIDIA Jetson)进行部署,部署端也要有与训练时相同的深度学习环境,如caffe,TensorFlow等。由于训练的网络模型可能会很大(比如,inception,resnet等),参数很多,而且部署端的机器性能存在差异,就会导致推理速度慢,延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的,比如自动驾驶要求实时目标检测,目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度,出现了很多轻量级神经网络,比如squeezenet,mobilenet,shufflenet等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构,然后用这些改造过的模型重新训练,再重新部署。
下面划重点:因为MNIST使用的是黑底白字的图片,所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的,否则会识别错(至少我得到的结论是这样的 ,之前用白底黑字的图总是识别出错)
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
TensorFlow Lite是一款专门针对移动设备的深度学习框架,移动设备深度学习框架是部署在手机或者树莓派等小型移动设备上的深度学习框架,可以使用训练好的模型在手机等设备上完成推理任务。这一类框架的出现,可以使得一些推理的任务可以在本地执行,不需要再调用服务器的网络接口,大大减少了预测时间。在前几篇文章中已经介绍了百度的paddle-mobile,小米的mace,还有腾讯的ncnn。这在本章中我们将介绍谷歌的TensorFlow Lite。
该文章讲述了TensorFlow中GraphDef和SavedModel两个主要文件格式的导出、使用和保存的过程。其中,GraphDef文件格式用于在TensorFlow中导出的图,SavedModel文件格式用于在TensorFlow中保存的模型。通过这些文件格式,可以方便地将TensorFlow模型从一个环境迁移到另一个环境,或在TensorFlow集群中部署。
如何安装tensorflow object detection API框架,看这里:
如果图像分类和物体检测是明智的任务,那么用自然语言描述图像绝对是一项更具挑战性的任务,需要更多的智能-请片刻考虑一下每个人如何从新生儿成长(他们学会了识别物体并检测它们的位置)到三岁的孩子(他们学会讲述图片故事)。 用自然语言描述图像的任务的正式术语是图像标题。 与具有长期研究和发展历史的语音识别不同,图像字幕(具有完整的自然语言,而不仅仅是关键词输出)由于其复杂性和 2012 年的深度学习突破而仅经历了短暂而令人兴奋的研究历史。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN、MobileNet等深度学习领域的经典模型,只需输入一行代码,就能一键调用。
尝试过迁移学习的同学们都知道,Tensorflow的模型保存加载有不同格式,使用方法也不一样,新手会觉得乱七八糟,所以本文做一个梳理。从模型的保存到加载,再到使用,力求理清这个流程。
机器学习论文的可复现性一直是个难题。许多机器学习相关论文要么无法复现,要么难以重现。有时候论文读者经常为了调用各种经典机器学习模型,还要重复造轮子。
预训练的模型很容易使用,但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节? 你有多少次运行以下代码片段: 1import torchvision.models as models 2inception = mo
相关概念:灾难遗忘 (McCloskey&Cohen, 1989; French, 1999) :一个模型忘记了它最初受过训练的任务
最近在深度学习算法和硬件性能方面的最新进展使研究人员和公司在图像识别,语音识别,推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前,首次机器在视觉模式识别方面的表现首次超过人类。两年前,Google Brain团队发布了TensorFlow,让深度学习可以应用于大众。TensorFlow超越了许多用于深度学习的复杂工具。 有了TensorFlow,你可以访问具有强大功能的复杂特征。它之所以如此强大,是因为TensorFlow的易用性非常好。 本文由两部分组成,我将介绍如何快速创建用于实际图像识别的卷积神经网络
本文小黄弟要向大家介绍的是用英特尔NCS2加速棒实现对tensorflow物体检测模型的加速,涉及到的内容有tensorflow物体检测模型,OpencvDNN模块的使用,OpenVINO的使用。对这3个模块了解的同志看起来会比较愉快,不了解的看了也能有助于睡眠。
Attention is not explanation | Attention is not not explanation
原文: OpenCV4.X - DNN模块 Python APIs - AIUAI
Learn how to classify images with TensorFlow 使用TensorFlow创建一个简单而强大的图像分类神经网络模型 by Adam Monsen ▌引言 由于深度学习算法和硬件性能的快速发展,研究人员和各大公司在图像识别,语音识别,推荐引擎和机器翻译等领域取得了长足的进步。六年前,在计算机视觉领域首先出现重大突破,这其中以CNN模型在ImageNet数据集上的成功为代表。两年前,Google Brain团队开源TensorFlow,使得我们可以灵巧快速地开发自己的
Learn how to classify images with TensorFlow 使用TensorFlow创建一个简单而强大的图像分类神经网络模型 by Adam Monsen ▌引言 ---- 由于深度学习算法和硬件性能的快速发展,研究人员和各大公司在图像识别,语音识别,推荐引擎和机器翻译等领域取得了长足的进步。六年前,在计算机视觉领域首先出现重大突破,这其中以CNN模型在ImageNet数据集上的成功为代表。两年前,Google Brain团队开源TensorFlow,使得我们可以灵巧快速地
OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation),从而实现对模型的压缩与优化,方便推断引擎更快的加载与执行这些模型。以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例,实现从tensorflow的pb文件到IR格式的bin与xml文件生成。全部的过程可以分为三个部分,下面一一解析!
本文介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类,并探讨了在训练和评估模型时出现的问题及解决方案。
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的,Github平均star为1385,主题包含:Tensorflow, Augmentation, AlphaGo Zero, NSynth, Deep Neuroevolution, Person Blocker, TCN, Ann Visualizer, Watson等。 Rank 1:TensorFlow.js (6129 stars on Github,来自TensorFlow团队) 该项目是一个开源的硬件加速
本教程进行到这一步,您选择了预训练的目标检测模型,转换现有数据集或创建自己的数据集并将其转换为TFRecord文件,修改模型配置文件,并开始训练模型。接下来,您需要保存模型并将其部署到项目中。
作为最流行的深度学习框架,TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前,TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
机器学习领域,可复现性是一项重要的需求。但是,许多机器学习出版成果难以复现,甚至无法复现。随着数量上逐年增长的出版成果,包括数以万计的 arXiv 文章和大会投稿,对于研究的可复现性比以往更加重要了。虽然许多研究都附带了代码和训练模型,尽管他们对使用者有所帮助,但仍然需要使用者自己去研究如何使用。
本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载
TensorFlow通常用于训练海量数据,但新兴的智能手机市场也不可忽略。那些不能等待未来和love Machine Learning的人正在通过制造工具来突破界限,他们的目标是拥有数万亿美元的市场。
一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台(比如 NVIDIA Jetson)进行部署,部署端也要有与训练时相同的深度学习环境,如 caffe,TensorFlow 等。由于训练的网络模型可能会很大(比如,inception,resnet 等),参数很多,而且部署端的机器性能存在差异,就会导致推理速度慢,延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的,比如自动驾驶要求实时目标检测,目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度,出现了很多轻量级神经网络,比如 squeezenet,mobilenet,shufflenet 等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构,然后用这些改造过的模型重新训练,再重新部署。
选自machinethink.net 机器之心编译 参与:赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前,你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具,TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日,独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程,并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程,请参阅机
在硬件设计领域,模块化设计是通用的设计准则,特别是大规模集成电路出现之后,硬件工程师并不需要从头设计,而是寻找合适的模块,将它们组合起来,完成所需的功能。软件设计领域也同样如此,比如Windows时代的COM组件、中间件,等等。当然,由于软件的灵活性和复杂性,无法做到像硬件领域集成度那么高,但这种思想始终会影响到软件设计方式。比如今天,做前端的软件设计人员,可能会在代码中用到JQuery、Bootstrap等框架。Android开发人员可能会使用Taurus、ActionBarSherlock、Android-Universal-Image-Loader之类的UI组件。
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上,并利用TensorRT加速到5倍。
本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的,Github平均star为1385,主题包含:Tensorflow, Augmentation, AlphaGo Zero, NSynth, Deep Neuroevolution, Person Blocker, TCN, Ann Visualizer, Watson等。
Google决定开源TensorFlow是为了让每个开发人员和研究人员都能方便地使用人工智能来解决多样化的现实问题。自开源以来,TensorFlow的下载次数超过了760万次,提交次数高达8万次,拉取请求13万余次,贡献者2400多名。
本章介绍如何设置开发环境,以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用,本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本,OS 版本,Xcode 和 Android Studio 版本,因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反,我们将在本章中简要讨论示例工作环境,以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 我们知道,TensorFlow是一个深度学习框架,它通常用来在服务器上训练需要大量数据的大模型。随着智能手机的普及,人们也越来越
【新智元导读】谷歌 TensorFlow 的 Object Detection API 刚刚开源, Pivotal Labs 的 Dat Tran 就做出了对象识别的应用。 TensorFlow’s (TF) 的 Object Detection API 刚刚开源,就有人利用它做出了对象识别的应用。评论的口径很一致:这么快就部署出来了,太牛了!让我们看看他是如何操作的。有请 Pivotal Labs 的 Dat Tran: 本文将告诉大家如何使用 TensorFlow 新的 Object Detection
整理 | 费棋 天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据,以发现新的行星; 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率; 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病,从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求; …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结,他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨,第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕, TensorFlow 团队发布了多款新产品,
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