在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。正如它的名字所表达的，这个库的目的是训练一个神经网络，它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
AiTechYun 编辑：xiaoshan 语义图像分割是为图像中的每个像素分配诸如“道路”，“天空”，“人”，“狗”之类的语义标签，它使得许多新的应用程序在（例如Pixel 2和Pixel 2 XL
TensorFlow由Google Brain的研究人员创建，是用于机器学习和数据科学的最大的开源数据库之一。它是完整的初学者和经验丰富的数据科学家的端到端平台。TensorFlow库包括工具，预先训练的模型，机器学习指南以及一系列开放数据集。为了帮助找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大TensorFlow数据集。将以下列表分为图像，视频，音频和文本数据集。
英语原文《 30 Largest TensorFlow Datasets for Machine Learning 》
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别，这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
DeepLab 是一种用于图像语义分割的顶尖深度学习模型，其目标是将语义标签（如人、狗、猫等）分配给输入图像的每个像素。 经过三年左右的发展，目前 DeepLab 具有如下功能： DeepLabv1：结合深度卷积神经网络，使用空洞卷积（atrous convolution）进行语义分割 DeepLabv2：基于 DeepLabv1 的优化，使用空洞空间金字塔池化（atrous spatial pyramid pooling，ASPP）对物体进行有效的分割 DeepLabv3：采用多比例的带孔卷积级联或并行来
我喜欢深度学习。坦率地说，这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序，如面部识别和板球跟踪等时，建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。
本文介绍了一种使用TensorFlow物体检测API寻找特定人物位置的方法。首先，作者通过创建一个包含目标人物位置信息的二维图像，然后使用TensorFlow物体检测API训练一个CNN模型，将图像中的目标人物识别出来。该模型可以用于在其它图像中定位和识别特定人物，具有较好的精度和实时性。
每天有数百万人乘坐地铁、民航飞机等公共交通工具，因此行李的安全检测将保护公共场所免受恐怖主义等影响，在安全防范中扮演着重要角色。但随着城市人口的增长，使用公共交通工具的人数逐渐增多，在获得便利的同时带来很大的不安全性，因此设计一种可以帮助加快安全检查过程并提高其效率的系统非常重要。卷积神经网络等深度学习算法不断发展，也在各种不同领域（例如机器翻译和图像处理）发挥了很大作用，而目标检测作为一项基本的计算机视觉问题，能为图像和视频理解提供有价值的信息，并与图像分类、机器人技术、人脸识别和自动驾驶等相关。在本项目中，我们将一起探索几个基于深度学习的目标检测模型，以对X射线图像中的违禁物体进行定位和分类为基础，并比较这几个模型在不同指标上的表现。
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。如今，随着机器学习和深度学习算法的不断迭代，计算机已经能够以非常高的精度，对捕获到的图像进行大规模的分类了。目前，此类先进算法的应用场景已经涵括到了包括：解读肺部扫描影像是否健康，通过移动设备进行面部识别，以及为零售商区分不同的消费对象类型等领域。
为了帮助构建对象识别模型，场景识别模型等，编制了最佳图像分类数据集的列表。这些数据集的范围和大小各不相同，可以适应各种用例。此外数据集已分为以下几类：医学成像，农业和场景识别等。
本项目是基于SpringBoot和图像分类算法用来识别蘑菇的微信小程序，根据拍摄上传的蘑菇图片，通过python脚本调用训练好的模型，经过后端处理，最后返回识别结果的类别及其识别准确率。
PyTorch-Transformers是最新的一系列最先进的NLP库。它打败了之前各种NLP任务的基准。我真正喜欢pytorch-transformers的是它包含PyTorch实现，预训练模型权重和其他重要组件，可以帮助你快速入门。
【新智元导读】谷歌再度开放Youtube视频数据集——Youtube边界框（YouTube-BoundingBoxes），含23类共500万手动注释的、紧密贴合对象边界的边界框，精度高于95%。谷歌称这是迄今最大的手动注释边界框视频数据集，希望该数据集能够推动视频对象检测和跟踪的新进展。 谷歌今天还开源了 TensorFlow 模型性能调优工具 tfprof，使用 tfprof 可以查看模型的参数量和张量形状（tensor shape），了解运算的运行时间、内存大小和设备位置。现在，tfprof 已经支持P
我们将在本文中为您介绍如何使用 BigTransfer (BiT)。BiT 是一组预训练的图像模型：即便每个类只有少量样本，经迁移后也能够在新数据集上实现出色的性能。
AI科技评论按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。 因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。在这篇文章中，作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少！AI科技评论对全文进行编译，未经许可不得转载。 关于前两部分
最近在使用TensorFlow开发深度学习模型时，遇到了一个警告信息：read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version。经过查阅资料和尝试，我找到了解决这个问题的方法，下面我将分享给大家。
原文：Medium 作者：Shiyu Mou 来源：机器人圈 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文为你介绍图像分类的5种技术，总结并归纳算法、实现方式，并进行实验验证。 图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式：功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。 因此，我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例，然后开发学习算法来查看这些示例
largest tensorflow datasets for machine learning
来源 | analyticsvidhya.com 【磐创AI导读】：让我们一起来看下近期热门的机器学习Github仓库，包括了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）与大数据等多个领域。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
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。 看一
图像语义分割是计算机视觉最经典的任务之一，早期的图像分割主要有以下几种实现方法。
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。
在这份论文清单中，超过75%的文章涉及深度学习和神经网络，其中卷积神经网络（CNN）的比重格外出众，而计算机视觉论文的占比也有50%。在前人优秀论文的指引下，随着TensorFlow、Theano等开源软件库的日益完善和GPU等硬件的不断发展，相信未来数据科学家和机器学习工程师的学习工作之路将是一片坦途。
TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。
神经网络被用作深度学习的方法，深度学习是人工智能的许多子领域之一。它们大约在70年前首次提出，试图模拟人类大脑的工作方式，尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接，分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。以前，神经网络在他们能够模拟的神经元数量上受到限制，因此他们可以实现学习的复杂性。但近年来，由于硬件开发的进步，我们已经能够构建非常深的网络，并在大量数据集上训练它们以实现机器智能的突破。
在进入神经网络世界之前，让我们先谈一谈指纹？众所周知，没有两个人具有相同的指纹，但是我们可以建立一个CNN模型来从指纹图像中预测性别吗？让我们看看……
使用 keras 搭建模型时让人们感受到的简洁性与设计者的用心非常直观的能够在过程中留下深刻的印象，这个模块帮可以让呈现出来的代码极为人性化且一目了然。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能，与 TensorFlow 1.x 的比较，惰性求值和急切执行之间的差异，架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
是用于普通物体识别的小型数据集，一共包含 10个类别 的 RGB彩色图片（包含：（飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车）。图片大小均为 3232像素*，数据集中一共有 50000 张训练图片和 1000 张测试图片。部分代码来自于tensorflow官方，以下表格列出了所需的官方代码。
TensorFlow 是 Google 创建的开源软件库，可让您构建和执行数据流图以进行数值计算。 在这些图中，每个节点表示要执行的某些计算或功能，连接节点的图边表示它们之间流动的数据。 在 TensorFlow 中，数据是称为张量的多维数组。 张量围绕图流动，因此命名为 TensorFlow。
TensorFlow对象检测API是一个建立在TensorFlow之上的开源框架，可以轻松构建，训练和部署对象检测模型。 到目前为止，API的性能给我留下了深刻的印象。在这篇文章中，我将API的对象设
Object Detection with YOLO: Hands-on Tutorial - neptune.ai
📷 ---- 新智元编译 来源：github 作者：Junho Kim 编译：肖琴 【新智元导读】StarGAN 是去年 11 月由中国香港科技大学、新泽西大学和韩国大学等机构的研究人员提出的一个图像风格迁移模型，是一种可以在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法。近日，有研究人员将 StarGAN 在 TensorFlow 上实现的全部代码开源，相关论文获 CVPR 2018 Oral。 开源地址：https://github.com/taki011
鸟类识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。
在过去的几年里，图像识别研究已经达到了惊人的精确度。不可否认的是，深度学习在这个领域击败了传统的计算机视觉技术。 将神经网络应用于MNIST的数据集以识别手写的数字这种方法将所有的图像像素传输到完全连接的神经网络。该方法在测试集上的准确率为98.01%。这个成功率虽然看上去不错，但不是完美的。 应用卷积神经网络可以产生更成功的结果。与传统的方法相比，重点部分的图像像素将被传输到完全连接的神经网络，而不是所有的图像像素。一些滤镜应该被应用到图片中去检测重点部分的像素。 Keras是一个使用通用深度学习框架的A
前言：在我们做图像识别的问题时，碰到的数据集可能有多种多样的形式，常见的文件如jpg、png等还好，它可以和tensorflow框架无缝对接，但是如果图像文件是tif等tensorflow不支持解码的文件格式，这就给程序的编写带来一定麻烦。
本文为大家介绍了如何使用Opencv，Keras/Tensorflow构建一个口罩检测模型，以及如何将该模型应用到图片和视频中。
手写数字识别是机器学习领域中的一个经典应用，很多机器学习算法以这个问题作为示例，其地位相当于程序界的hello world。这个问题具有以下两个特点：
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。
来源：云栖社区 作者：Pavel Surmenok 本文长度为2600字，建议阅读5分钟 本文帮助你理解神经网络的应用，并使用TensorFlow解决现实生活中的问题。 如果你一直关注数据科学/机器学
原文：Image Classification in 5 Methods https://medium.com/towards-data-science/image-classification-in-5-methods-83742aeb3645 作者：Shiyu Mou 翻译：何冰心 图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。 图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的
基于深度学习的现代计算机视觉模型（比如由TensorFlow对象检测API实现的模型）的性能取决于是否可以使用规模越来越大的标记训练数据集（如公开的图像）进行训练。
ImageNet预训练的ResNet50s是目前提取图像表示的行业标准。BigTransfer（BiT）论文中分享的模型，即使每个类别只有几个例子，也能获得不错的效果，而且在许多任务中都取得了优于ResNet50s表现。
如果你觉得这是一篇简单介绍人工智能、机器学习和深度学习的文章，那就错啦。你可以在网上搜罗到一大堆相关话题的文章，而这篇文章也并不是讨论人工智能是否会奴役人类或抢走人们饭碗之类的话题，毕竟相关的各种推论和谣言已经满天飞了。 这只是一篇详细描述如何开始搭建一个机器学习系统，并让它可以识别所看到图像的文章。 作者Wolfgang Beyer目前现在正在学习人工智能和机器学习的内容。他认为最好的学习方式不是仅仅阅读各类材料，而是要真正地去动手搭建一个系统。这就是 AI 科技评论翻译本文的目的，也是作者要向你介绍
选自Medium 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天、吴攀 图像分类是人工智能领域的基本研究主题之一，研究者也已经开发了大量用于图像分类的算法。近日，Shiyu Mou 在 Medium 上发表了一篇文章，对五种用于图像分类的方法（KNN、SVM、BP 神经网络、CNN 和迁移学习）进行了实验比较，该研究的相关数据集和代码也已经被发布在了 GitHub 上。 项目地址：https://github.com/Fdevmsy/Image_Classification_with_5_methods 图像分类，顾名
图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。 图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实
原文：Image Classification in 5 Methods https://medium.com/towards-data-science/image-classification-in-5-methods-83742aeb3645
图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。
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