选自Medium 作者：Norman Di Palo 机器之心编译 参与：路雪 本文介绍了如何使用 Python 在 Keras 框架上实现 FaceID，对 iPhone X 这一新解锁机制进行了反
【导读】我们知道，深度学习几乎已经应用在每一个领域，但如果我们能够构建一个基于深度学习的模型，让它能够给老照片着色，重现我们童年的旧回忆，这该多么令人激动啊！那么我们要怎么做呢？本文的作者将为大家介绍一个教程，通过深度学习方法为黑白老照片自动上色，带我们重新忆起那段老时光！
Keras代码示例多达数百个。通常我们只需复制粘贴代码，而无需真正理解这些代码。通过学习本教程，您将搭建非常简单的构架，但是此过程会带给您些许好处：您将通过阅读 VGG*的论文原著学习使用 Keras 从零开始实现 VGG 网络。 我使用的术语是指由牛津大学计算机视觉组 (Visual Geometry Group， VGG)为ILSVRC-2014构建的网络构架。 那么，实现别人构建出来的结构有什么意义呢？ 关键在于学习，通过完成本教程的学习，您将： 进一步了解 VGG 构架； 进一步了解卷积神经网
Alpha版本不能很好地给未经训练的图像着色。接下来，我们将在Beta版本中做到这一点——将上面的将神经网络泛化。 以下是使用Beta版本对测试图像着色的结果。 特征提取器 我们的神经网络要做的是发现
如今，上色都是人手工用Photoshop做的，一张图片要花好几个月才能完成，需要进行大量调查研究，光是其中的一张脸就需要多达20层图层。但是，基于深度神经网络的自动着色机器人，可以几秒钟就实现PS几个月的效果，而且成效越来越惊人。 下面，我们将分三个步骤展示如何打造你自己的着色神经网络。第一部分讲解核心逻辑。我们将构建一个40行代码的神经网络，作为“Alpha”着色机器人，这个代码片段实际上没有太多的魔法，但可以让你熟悉基本操作。 然后，我们将创建一个可以泛化的神经网络——“Beta”版本。Beta机器人能
本文主要介绍了如何通过Python和Keras库实现图像数据增强。首先介绍了数据增强的原理和常用的数据增强方式，然后通过一个猫的例子展示了如何使用Keras库实现数据增强。最后介绍了如何使用Theano库实现数据增强。
想要真的了解深度学习，除了看视频，拿数据和算力真枪实弹的练手可能比各种理论知识更重要。
翻译 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 参与 | 林椿眄 编辑 | 费棋 FaceID 是新款 iPhone X 最受欢迎的功能之一，它取代 TouchID 成为了最前沿的解锁方式。 一些苹果的竞争对手们还在继续沿用着传统的指纹解锁方式，FaceID 解锁方式显然是革命性的：扫你一眼，手机自动解锁。 为了实现 FaceID 技术，苹果采用了先进而小巧的前置深度相机，这使得 iPhone X 能创建用户脸部的 3D 映射。此外，它还引入了红外相机来捕捉用户脸部图片，它拍摄到的图片对外界
来源：量子位 本文长度为7970字，建议阅读8分钟 本文为你介绍通过搭建神经网络，来给黑白照片上色的教程。 深度学习云平台FloydHub最近在官方博客上发了一篇通过搭建神经网络，来给黑白照片上色的教程，在Twitter和Reddit论坛上都广受好评。 FloydHub是个YC孵化的创业公司，号称要做深度学习领域的Heroku。它在GPU系统上预装了TensorFlow和很多其他的机器学习工具，用户可以按时长租用，训练自己的机器学习模型。免费版支持1个项目、每月20小时GPU时长、10G存储空间，
Gradio需要Python 3。一旦你有Python，你可以下载gradio使用pip 的最新版本，如下所示：
人工智能之父John McCarthy将AI视为科学和工程的结合，而机器学习是AI已经实现的部分，利用机器学习技术，计算机能够通过体验（数据）来像人类一样学习，而不需要被显式地编程。这篇文章将详细介绍我们在大作业项目如何使用Python的Keras深度学习框架，实现一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network）来识别图像中的店铺LOGO/招牌。
之前我们介绍了使用 Keras 和深度学习的多标签分类（multi-label classification），参阅 https://goo.gl/e8RXtV。今天我们将讨论一种更为先进的技术——多输出分类（multi-output classification）。
选自freecodecamp 作者：Emil Wallnér 机器之心编译 使用神经网络对图片进行风格化渲染是计算机视觉领域的热门应用之一。本文将向你介绍一种简单而有效的黑白图片上色方法，仅需 100 行代码，你也可以搭建自己的神经网络，几秒钟内让计算机自动完成手动工作需要几个月的任务。 今年 7 月，Amir Avni 用神经网络向 Reddit 的 Colorization 社区宣战——那是一个为历史黑白照片上色的版面，用户们通常使用的工具是 Photoshop。 社区用户们惊讶于 Amir 的深度
【导读】当今，卷积神经网络在图像识别等领域取得巨大的成功，那么是什么使其高效而快速呢？本文整理John Olafenwa的一篇博文，主要介绍了卷积神经网络采用的四种基本组件：Pooling、Dropo
1.3 Dropout层 为输入数据施加Dropout。Dropout将在训练过程中每次更新参数时随机断开一定百分比（p）的输入神经元连接，Dropout层用于防止过拟合。
嵌入式处理技术的最新进展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中，两个定制的CNN模型已经实现，它们拥有用于监视视频的高成本效益的火灾检测CNN架构。第一个模型是受AlexNet架构启发定制的基本CNN架构。我们将实现和查看其输出和限制，并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性，考虑到目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。我们将使用三个不同的数据集来训练我们的模型。
使用训练好的模型进行预测的时候，为分析效果，通常需要对特征提取过程中的特征映射做可视化操作
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。
王小新 编译自 FloydHub Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天，你可能惊喜地看到了Adobe做了个给人像上色的软件，然后伤心地发现只能搞定人脸，而且还没正式推出，现在能看到的
featurewise_center：布尔值，使输入数据集去中心化（均值为0）, 按feature执行。
嵌入式处理技术的最新发展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中，已经实现了两个定制的CNN模型，以实现用于监视视频的具有成本效益的火灾探测CNN体系结构。第一个模型是受AlexNet架构启发的定制的基本CNN架构。将实现并查看其输出和限制，并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性，考虑目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。将使用三个不同的数据集来训练模型。数据集的链接在本文结尾处可用。进入编码部分。
在神经网络世界中，对图像数据进行建模需要特殊的方法。其中最著名的是卷积神经网络(CNN或ConvNet)或称为卷积自编码器。并非所有的读者都了解图像数据，那么我先简要介绍图像数据(如果你对这方面已经很清楚了，可以跳过)。然后，我会介绍标准神经网络。这个标准神经网络用于图像数据，比较简单。这解释了处理图像数据时为什么首选的是卷积自编码器。最重要的是，我将演示卷积自编码器如何减少图像噪声。这篇文章将用上Keras模块和MNIST数据。Keras用Python编写，并且能够在TensorFlow上运行，是高级的神经网络API。
欢迎来到数学和代码turorial系列的第一部分。展示如何实施一种称为近端策略优化（PPO）的强化学习算法，用于教授AI代理如何踢足球/足球。在本教程结束时，将了解如何在演员评论框架中应用on-policy学习方法，以便学习导航任何游戏环境。将在PPO算法的上下文中看到这些术语的含义，并在Keras的帮助下在Python中实现它们。所以首先开始安装游戏环境。
大家好，这是专栏《TensorFlow2.0》的第三篇文章，讲述如何使用TensorFlow2.0读取和使用自己的数据集。
构建简单的CNN模型识别cifar数据集。 经过几天的简单学习，尝试写了一个简单的CNN模型通过cifar数据集进行训练。效果一般，测试集上的的表现并不好，说明模型的构建不怎么样。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
人脸识别是用户身份验证的最新趋势。苹果推出的新一代iPhone X使用面部识别技术来验证用户身份。百度也在使“刷脸”的方式允许员工进入办公室。对于很多人来说，这些应用程序有一种魔力。但在这篇文章中，我们的目的是通过教你如何在Python中制作你自己的面部识别系统的简化版本来揭开这个主题的神秘性。 Github库代码：https://github.com/Skuldur/facenet-face-recognition 背景 在讨论实现的细节之前，我想讨论FaceNet的细节，它是我们将在我们的系统中使用的网
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
VGG16是由16层神经网络构成的经典模型，包括多层卷积，多层全连接层，一般我们改写的时候卷积层基本不动，全连接层从后面几层依次向前改写，因为先改参数较小的。
选自Medium 作者：Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 运用深度学习技术进行图像和视频分析，并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中，而生成新的图像。其他如《Generative Adversarial Networks》（GAN）以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此
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）
这个类是做什么用的？通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator()方法，该方法接受的第一个参数就是一个生成器。简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这batch_size个样本数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。比如进行旋转，变形，归一化等等。
1、一张图片属于多个标签，比如，data:一件蓝色的上衣图片.jpg，label:蓝色，上衣。其中label包括两类标签，label1第一类：上衣，裤子，外套。label2第二类，蓝色，黑色，红色。这样两个输出label1，label2都是是分类，我们可以直接把label1和label2整合为一个label，直接编码，比如[蓝色，上衣]编码为[011011]。这样模型的输出也只需要一个输出。实现了多分类。
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。像Google、amazon、腾讯、阿里巴巴之类的巨头，其产品属性天然拥有大量的数据，那对于个人和小型创业公司，数据从哪儿来呢？
在最近推出的 iPhone X 中，它被讨论最多的特点之一是它采用了新的解锁方法，即 TouchID：FaceID。
卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法。它以图像为输入，提取和学习图像的特征，并根据学习到的特征进行分类。
在法国图卢兹曾经举行过一场智能车比赛，参赛者需要编写程序让自制的小车巡线跑圈。通常我们会想到识别车道线，然后用逻辑控制小车保持在线上，这种方法在一般速度时可行，但当车辆加速后，如果仅在应该大弯处转弯，则会因为车速过快而偏离车道。 能否用提前转弯的方式保证车辆不 “出轨” 呢？答案是肯定的，那么如何控制小车转弯的时机呢？ ———— 机器学习！
手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。虽然现在看来Lenet基本实际用处不大，而且架构现在基本也没人用了，但是可以作为神经网络架构的一个很好的入门基础。
选自pyimagesearch 作者：Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 本文介绍了如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将自己的深度学习模型迁移到生产环境。文中的大多数工具可以互换，比如 Keras 可替换成 TensorFlow 或 PyTorch，Django 可代替 Flask，Nginx 可代替 Apache。作者唯一不推荐替换的工具是 Redis。同时本文还对深度学习 REST API 进行了压力测试，这种方法可以轻松扩展到添加的
继续上文。 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 01 再次进入docker容器 接着上一篇文章，我们继续使用上次新建好的容器，可以终端输入 ： docker ps -a 如上图，找到上次
之前我一直在使用Theano，前面五篇Deeplearning相关的文章也是学习Theano的一些笔记，当时已经觉得Theano用起来略显麻烦，有时想实现一个新的结构，就要花很多时间去编程，所以想过将代码模块化，方便重复使用，但因为实在太忙没有时间去做。最近发现了一个叫做Keras的框架，跟我的想法不谋而合，用起来特别简单，适合快速开发。
•提取图像特征向量（用特征向量去表示一幅图像）•特征向量的相似度计算（寻找内容相似的图像）
1.水果数据处理：对水果(苹果，香蕉)数据集进行处理转化为标签和图像，并转化为one-hot码。
该文介绍了如何使用深度学习模型来识别交通标志，并给出了一个基于keras的交通标志分类器的代码示例。该代码基于keras.layers和keras.models，使用卷积神经网络模型对交通标志进行分类。该代码还使用了Keras的Sequential模型，将所有的层都定义好，然后进行模型的训练和测试。最后，该代码还进行了模型的性能评估，并展示了如何使用Keras的Sequential模型来定义模型。
为什么我们需要再次计算一个深度学习模型中的参数数量？我们没有那样去做。然而，当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时，我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。（请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。）
卷积神经网络的输入是一个固定大小的224×224 RGB图像。做的唯一预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的RGB平均值。图像通过一堆卷积(conv.)层传递，我们使用带有非常小的接受域的过滤器:3×3(这是捕捉左/右、上/下、中间概念的最小大小)。在其中一种配置中，我们还使用了1×1的卷积滤波器，它可以看作是输入通道的线性变换(其次是非线性)。卷积步幅固定为1像素;凹凸层输入的空间填充是卷积后保持空间分辨率，即3×3凹凸层的填充为1像素。空间池化由五个最大池化层执行，它们遵循一些对流层(不是所有对流层都遵循最大池化)。最大池是在一个2×2像素的窗口上执行的，步长为2。
如果你正在读这篇文章，你可能接触过神经网络和TensorFlow，但是你可能会对与深度学习相关的各种术语感到有点畏缩，这些术语经常在许多技术介绍中被掩盖或未被解释。本文将深入介绍TensorFlow 2.0的初学者教程，从而让大家对其中的一些主题有所了解。
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