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。
王新民 编译自 Deep Learning Sandbox博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在计算机视觉领域里,有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛:ImageNet ILSVRC(大规模
•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)
Keras非常便捷的提供了图片预处理的类--ImageDataGenerator 可以用这个图片生成器生成一个batch周期内的数据,它支持实时的数据扩展,训练的时候会无限生成数据,一直到达设定的epoch次数才停止。
https://github.com/hello-sea/DeepLearning_FlowerRecognition
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。
卷积神经网络主要包括3层,即:卷积层、池化层以及全连接层。本文讲分别细致介绍这三层的作用和计算来复习一下卷积神经网络。本文采用简单的LeNet来讨论这些问题,模型的结构如下。
今天的文章是自己翻译的一篇文章,由于水平有限,在不影响阅读且忠于原文情况下对文中部分内容做了修改,原文篇幅太长我准备将文章分成三次发。
人工智能(AI)不再仅限于研究论文和学术界。业内不同领域的企业和组织正在构建由AI支持的大规模应用程序。这里要考虑的问题是,“我们是否相信AI模型做出的决策?”和“机器学习或深度学习模型如何做出决策?”。解释机器学习或深度学习模型一直是整个数据科学生命周期中经常被忽视的任务,因为数据科学家或机器学习工程师会更多地参与实际推动生产或建立和运行模型。
安妮 岳排槐 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 如果你的心里只有一件事。 请问:是不是学习? Google希望你是,而且还准备扶上马,再送一程。 所以今天一早,大礼包又来了。 📷 手把手教你 今年春天,Google发布了机器学习速成课,英文简称MLCC。而且这套基本全程都有中文的课程,还是完全免费的。 📷 这还不够。 Google觉得光学理论还不够,必须教你理论与实战相结合。 所谓:知行合一。 于是,Google发布了最新的一套课程:
今天就来一招搞定数据增强(data_Augmentation),让你在机器学习/深度学习图像处理的路上,从此不再为数据不够而发愁。且来看图片从250张>>>>任意张的华丽增强,每一张都与众不同。
最近人脸检测识别又火起来了,不知道大家知否两会期间都是人脸检测识别技术在后台监控,保证了我们两会期间的安全及监控工作,今天是我们CV进阶的第二节课,带领大家进入新的篇章,教你怎么用最近本的框架去实现人脸识别。
过去几年,卷积神经网络(CNN)成为一种前沿的计算机视觉工具,在业界和学界广泛应用。除了人脸识别和无人驾驶领域,CNN 这几年还在艺术领域广受欢迎,其中衍生出一个代表性技术就是“风格迁移”,根据这项技术诞生了很多美图应用,比如 2016 年大火的 Prisma APP。
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
上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰“天空之眼”。这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧。 数据集 首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×3000到6000×600
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一,从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
选自Machine Learning Mastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:路雪、蒋思源 本文从数据预处理开始详细地描述了如何使用 VGG 和循环神经网络构建图像描述系统,对读者使用 Keras 和 TensorFlow 理解与实现自动图像描述很有帮助。本文的代码都有解释,非常适合图像描述任务的入门读者详细了解这一过程。 图像描述是一个有挑战性的人工智能问题,涉及为给定图像生成文本描述。字幕生成是一个有挑战性的人工智能问题,涉及为给定图像生成文本描述。 一般图像描述或字幕生
本文演示如何使用腾讯云的 SCF 无服务器云函数来实现 AI Serving 能力。
转载来源:AI 研习社编译的技术博客 原标题:Tensorflow Vs Keras? — Comparison by building a model for image classificatio
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