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用Tensorflow

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自制物

需求在物联网和智能家居的制作方面,物是一个很重要的方面。我们都知道,物联网主要分为感知、网络传输、综合运用等方面。而感知最重要的就是出是什么物。 我们平时主要是根据各种电子标签提前标出物的序号,从而让中央处理单元以前知道是什么物。而我们在生活中,还常常利用图像技术进行,感测出是什么物。 image.png 技术本文中制作的图像是由python和pyqt5制作而成,使用LBP+SVM技术,训练给定的测试图像,从而进行物。 image.png 图像建立testing文夹,在其中存放你想要的图像。 后续如果想了解更多物联网、智能家居项目知,可以关注我的项目实战专栏。或者关注公众号。 编不易,感谢支持。

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    Caffe2 - (九)MNIST

    Caffe2 - MNIST LeNet - CNN 网络训练; 采用 ReLUs 激活函数代替 Sigmoid.model helper import matplotlib.pyplot # 输出 blob 内容,to_file=1 表示打印输出到文 # 文保存路径:root_folder model.Print(accuracy, , to_file=1) # 累加参数,并给出参数的统计值 3.6 LeNet 模型部署模型保存:# 输出模型到文,需要工指定模型的 inputsoutputspe_meta = pe.PredictorExportMeta(predict_net=deploy_model.net.Proto

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    tensorflow实现数字

    调用tensorflow实现数字。 BP神经网络实现MNIST数据集的数字,使用的是c++,最终准确率的上限在95%至96%左右(毕竟水平有限)。 )每个部分都单独成了一个模块文。 实例化具有滑动平均的 saver 对象,从而在会话被加载时,模型中的所有参数被赋值为各自的滑动平均值,增强模型的稳定性操作步骤 可能你已经注意到了,mnist_forward.py中并没有main函数(说明这个文只是一个模块用来被其他文调用 ,本例中是mnist_backward.py调用了mnist_forward.py),而另两个文都有main函数。

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    caffe详解之mnist

    从零开始,一步一步学习caffe的使用,期间贯穿深度学习和调参的相关知! 加载库文设置路径#加载必要的库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport sys,os,caffe

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    小白也能懂的

    与Tensorflow如同所有语言的hello world一样,就相当于深度学习里的hello world。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的数字数据.tensorflow提供一个input_data.py文,专门用于下载mnist数据,我们直接调用就可以了,代码如下:import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_datamnist 思路把图片当成一枚枚像素来看,下图为数字1的图片,它在计算机中的存储其实是一个二维矩阵,每个元素都是0~1之间的数字,0代表白色,1代表黑色,小数代表某种程度的灰色。? 总结上面的例子使用的是TensorFlow提供的数据集,我们可以自己一个数字,然后通过opencv对数字进行剪裁,然后输入模型看的结果。

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    深度学习|tensorflow

    我们依旧以MNIST数据集,来看看我们如何使用tensorflow来实现MLP。数据数据下载这里我们通过tensorflow的模块,来下载数据集。

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    用多层感知机(Keras)

    y_train#查看labelarray(, dtype=uint8)函数显示多项MNIST数据的images和labelimport matplotlib.pyplot as pltdef plot_images_labels_prediction 0.9788可视化训练过程import matplotlib.pyplot as pltdef show_train_history(train_history,train,validation):#输入参数分为 具评价指标有总精度、制图精度、用户精度等,这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。 在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵。

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    实战|TensorFlow 实践之数字!

    本文的主要目的是教会大家运用google开源的深度学习框架tensorflow来实现数字,给出两种模型,一种是利用机器学习中的softmax regression作分类器,另一种将是搭建一个深度神经网络以达到 99%正确率的数字模型。 无论是训练、验证还是测试集,单个样本都是一帧包含数字的28x28图像以及其对应的标签。有了数据,我们开始建立模型。这里的模型是机器学习经常用到的softmax regression。 可见深度神经网络,在项目上表现地相比于softmax regression,效果会好的多的多。 总结我们学习了在tensorflow中实现softmax regression、一种深度神经网络的过程;简单了解了tensorflow的运行机制和内部参数、函数机构,相信看完大家可以动设计一个神经网络将率继续提高

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    Softmax 数字

    TensorFlow 入门(二):Softmax 数字 MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集,如下图所示,它由几万张28像素x28像素的数字组成,这些图片只包含灰度值信息。 我们的任务就是对这些数字的图片进行分类,转成0~9一共十类。? tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data加载数据mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data, one_hot = True)注意:若提示你的主机中的中止了一个已建立的连接 ,请关闭杀毒,以防误报。 这里数字为多分类问题,因此我们采用Softmax Regression模型来处理。关于Softmax,可以参看这里。你也可以认为它是二分类问题Sigmoid函数的推广。

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    TF.Learn 文字

    其实notebook就在主讲人的Github页(https:github.comrandom-foreststutorials)上可以用这个Chrome插:npviewer(https:chrome.google.comwebstoredetailopen-in-nbviewerihlhlehlibooakiicbiakgojckpnlali hl=zh-CN)直接在浏览器中阅读ipynb格式的文,而不用在本地启动iPython notebook我们的教程在这里:ep7.ipynb(https:github.comrandom-foreststutorialsblobmasterep7

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    tf28: 汉字

    MNIST数字数据集通常做为深度学习的练习数据集,这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。 本帖就介绍一个和MNIST类似,同时又适合国人练习的数据集-汉字数据集,然后训练一个简单的Deep Convolutional Network汉字。 汉字要把洋文难上很多。 汉字数据集: CASIA-HWDB 下载HWDB1.1数据集:$ wget http:www.nlpr.ia.ac.cndatabasesdownloadfeature_dataHWDB1.1trn_gnt.zip # zip解压没得说, 之后还要解压alz压缩文$ wget http:www.nlpr.ia.ac.cndatabasesdownloadfeature_dataHWDB1.1tst_gnt.zip 这个数据集由模式国家重点实验室共享,它还共享了其它几个数据库,先mark: 行为分析数据库 三维人脸数据库 中文语言资源库 步态数据库 掌纹数据库 虹膜库数据 汉字的样子:import osimport

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    Tensorflow | MNIST

    这次对最近学习tensorflow的总结,以理解MNIST案例为例来说明 原始的网址:https:www.tensorflow.orgversionsr0.12tutorialsmnistbeginnersindex.html softmax(x) = frac{exp(x_{i})}{sum_{j} exp(x_{j})}这样得到的结果便是概率,从而获取了是0-9这10个数的概率,然后比较概率的大小,概率最大的即为模型得到的结果类。 交叉熵产生于信息论里面的信息压缩编码技术,但是它后来演变成为从博弈论到机器学习等其他领域里的重要技术段。

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    kaggle-数字

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    VIN码OCR特点

    现在,通过自主研发的OCR技术,研发出VIN码OCR技术颠覆了工录入VIN码信息的传统方式,解决了录入中容易出现问题的痛点,VIN码OCR技术是采用视频流的形式,只需用机扫一扫, 车架号VIN码OCR技术是基于移动端(Android、iOS)操作系统开发的快速输入技术,通过机摄像头可以快速读取汽车VIN码的编号。 VIN码OCR特点如下:1、秒速车架号,彻底解决工输入痛点2、视频预览VIN码3、适应性强,白天晚上均可准确车架号VIN码OCR技术参数:(1)支持平台:Android2.3 以上、iOS6.0以上;(2)支持二次开发:提供Android开发JAR包,IOS平台.a静态库开发包;(3)模式:视频预览模式ocr;VIN码OCR使用时需要注意事项:1、机有自动对焦功能 ,时保持机对焦清晰;2、避免强光,如反光可换个角度;3、时,区对准完整的VIN码部位;4、如在夜间,光线比较暗的情况下,可打开闪光灯进行VIN码的

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    专栏 | 在PaddlePaddle上实现MNIST数字

    在框架解析和安装教程的介绍之后,本次专栏将教你如何在 PaddlePaddle 上实现 MNIST 数字。 数据集的介绍如题目所示, 本次训练使用到的是 MNIST 数据库的数字, 这个数据集包含 60,000 个示例的训练集以及 10,000 个示例的测试集. 该数据集非常小, 很适合图像的入门使用, 该数据集一共有 4 个文, 分是训练数据和其对应的标签, 测试数据和其对应的标签. 文如表所示:? 定义神经网络我们这次使用的是卷积神经网络 LeNet-5,官方一共提供了 3 个分类器,分是 Softmax 回归,多层感知器,卷积神经网络 LeNet-5,在图像问题上,一直是使用卷积神经网络较多 test_data)项目代码GitHub 地址:https:github.comyeyupiaolingLearnPaddle参考阅读专栏 | 百度深度学习平台PaddlePaddle框架解析专栏 | 新入门

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    基于OpenCV实现数字训练与

    OpenCV实现数字训练与机器学习(ML)是OpenCV模块之一,对于常见的数字与英文字母都可以做到很高的率,完成这类应用的主要思想与方法是首选对训练图像数据完成预处理与特征提取, 一:数据集这里使用的数据集是mnist 数字数据集、关于数据集的具说明如下:数据集名称说明train-images-idx3-ubyte.gz训练图像28x28大小,6万张train-labels-idx1

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    TensorFlow实战:SoftMaxMNIST(Python完整源码)

    今天这篇文章我们使用TensorFlow针对于数据集MNIST搭建一个softmax的多分类模型。 MNIST数据集的下载与重构MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种数字图片:?它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几。比如,上面这四张图片的标签分是5,0,4,1。 正如前面提到的一样,每一个MNIST数据单元有两部分组成:一张包含数字的图片和一个对应的标签。我们把这些图片设为“xs”,把这些标签设为“ys”。

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    PaddlePaddle之数字

    不过偶然试了一下,居然可以用pip install,不过为啥官网上没有呢? 所以,对于新来说,最简单的安装方式就是:CPU版本安装pip install paddlepaddleGPU版本安装pip install paddlepaddle-gpu用PaddlePaddle实现数字 总结paddlepaddle用起来还是很方便的,不论是定义网络结构还是训练速度,都值得一提,然而我个人的验中,认为最值得说的是这几点:1.导入数据方便。 这次训练的数字数据量比较小,但是如果想要添加数据,也非常方便,直接添加到相应目录下。2.event_handler机制,可以自定义训练结果输出内容。 安装诡异是一个吐槽点,但其实还是很优秀的一个开源,尤其是最值得说的分布式训练方式,多机多卡的设计是非常优秀的,本篇没有讲,下次讲讲如何用paddlepaddle做单机单卡,单机多卡,多机单卡和多机多卡的训练方式来训练模型

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    Digit Recognizer 数字

    distance}最好得分grid_search.best_score_# 0.9677619047619048生成 test 集预测结果y_pred = grid_search.predict(X_test)入结果文

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