这里对还不了解深度学习的人就几个概念做个简单的解释。 对象识别：对象识别可理解为计算机在一张图片中发现某个或某些指定的物体，比如找到里面所有的狗。...训练：计算机学会对象识别这个本领就像人类学会说话一样，需要不断地练习，深度学习中管这个过程叫做 “训练”。...训练集：人类学会说话需要看别人怎么说，听别人的声音等等，这些能够让自己学会说话的信息在深度学习中称为训练集，只不过对象识别中需要的训练集只有图片。...AI Image Creator 是一款可以将 1 张图片一键生成 40+ 张衍生图片的工具，它也可以深度遍历一个文件夹，将里面的所有图片都产生 40+ 张衍生图片，从而达到对一个图库扩充 40+ 倍的效果...示例图片 另外，在本文的示例代码中，每种预处理方法的函数名都是参照 Tensorflow 中 Image 模块的同名方法而定，更多处理图片的方法可以前往 Tensorflow 文档官网自行查看，同时去
CLIP简介 CLIP全称Constrastive Language-Image Pre-training，是OPAI推出的采用对比学习的文本-图像预训练模型。...灵活和通用：因为他们直接从自然语言中学习广泛的视觉概念，CLIP明显比现有的ImageNet模型更灵活和通用。我们发现他们能够轻松地完成许多不同的任务。...例如，尽管CLIP学习了一个有效的OCR系统，但当从MNIST数据集评估手写数字时，zero-shot CLIP仅达到88%的准确率，远低于数据集上99.75%的人的准确率。
构建一个字母ABC的手写识别网络, 要求给出算法误差收敛曲线，所给程序要有图片导入接口。 其中A，B，C都代表label，三个文件夹存在具体的图片。只要是这样类型的，直接套下面模板。.../data 100%|██████████| 600/600 [00:03<00:00, 183.15it/s] (600, 128, 128, 3) # 查看图片 plt.figure
Introduction 数据预处理 主要分为 数据归一化 和 PCA/ZCA白化 两种方法。...数据预处理 的 时序位置 在数据扩充之后，模型训练之前： 数据采集 –> 数据标记 –> 数据扩充 –> 数据预处理 –> 模型训练 数据归一化 包括 简单缩放 和 规范化 。...在处理自然图像时，我们获得的像素值在 [0，255] 区间中，常用的处理是将这些像素值 直接除以 255，使它们 缩放到 [0，1] 中。...Code 数据归一化 的 具体实现代码 参见我的另一篇文章：图像预处理: 规范化 。 ---- [1] 图像预处理: 规范化 [2] 数据预处理-UFLDL
那么如何用深度学习技术来设计压缩算法呢？这篇文章将简单的来和大家说一说。 深度学习图片压缩框架和基本概念介绍 ? 图1....以图1的例子来解释自编码图像压缩网络中各个模块的作用：假定输入图片大小为，通过编码器和量化处理后得到的编码特征的维度为，假定熵编码后平均每个编码特征单元所占据的比特数为R，则编码码率的计算公式为： ?...感兴趣的朋友，可以看一下我之前所做的分享：http://www.chinahadoop.cn/course/1122 为什么选择深度学习 现阶段压缩算法在诸如社交媒体分享、增强现实、自动驾驶、医学影像、...从图片压缩角度来讲，基于深度学习的技术最大的优点是可以根据不同的应用进行针对性的设计和训练，可针对性的对主观或客观指标进行训练。...虽然我们现阶段的重点在客观性能的提升上，实验中也发现客观质量越好，与原始图片差异越小，主观质量也会有相应的提升，同时发现结合MSE和MS-SSIM能获取非常好的MS-SSIM性能。
Eastmount CSDN """ import os import glob import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf # 定义图片路径...---------------------------- # 定义Placeholder xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 32, 32, 3]) #每张图片...相比之前机器学习KNN的0.500有非常高的提升。...大象 b'photo/photo/0\\44.jpg' 人类 => 人类 正确预测个数: 181 准确度为: 0.905 四.总结 写到这里，这篇文章就讲解完毕，更多TensorFlow深度学习文章会继续分享...，同时实验评价、RNN、LSTM、各专业的案例都会进行深入讲解。
但是如果我们把图片增白会是什么样的效果呢？下面就教一下大家图片增白怎么在线处理的操作方法。 图片增白的方法 在我们电脑里打开美图秀秀，点击右上角的按钮，将图片打开的图片进行修改。...这时候图片的背景就会变成白色的，接着拖动“调节框”将前景放置在适当的位置，再保存就可以了。图片增白怎么在线处理的方法是不是很方便呢？...学会增白图片的好处 按照图片增白的方法操作完后我们可以看到图片不一样的效果。除了能给图片增白，软件还可以修饰人像的肤色，脸型，五官等。我们可以通过这个软件挖掘更多修图的方法。...完全学会软件的功能后我们以后对图片有瑕疵的地方可以直接修饰。 图片增白怎么在线处理的操作方法是不是完全掌握了呢？还不会图片增白怎么在线处理的小伙伴再重复操作一下就可以了哦。...还有什么想要学习的修图技巧可以联系我们哦。关注我们不迷路，每天教你不一样的小技巧哟。
NLP的发展历程 NLP的发展轨迹为：基于规则 → 基于统计 → 基于深度学习，其发展大致经历了4个阶段：1956年以前的萌芽期；19571970年的快速发展期；19711993年的低速发展期；1994...（3）基于深度学习的方法。利用深度学习模型，预测词（或字）是否为命名实体，并预测出起始、结束位置。 （4）混合方法。将前面介绍的方法混合使用。 命名实体识别在深度学习部分有专门案例进行探讨和演示。...关键词提取包括有监督学习、无监督学习方法两类。 有监督关键词提取。...传统语言模型有N-gram模型、HMM（隐马尔可夫模型）等，进入深度学习时代后，著名的语言模型有神经网络语言模型（Neural Network Language Model，NNLM），循环神经网络（Recurrent...LSTM非常适合构造大型深度神经网络。
-Salient Object Detection benchmark 南开大学显著性检测算法
MNIST MNIST深度学习领域中大名鼎鼎的数据集—MNIST,几乎所有的深度学习教程的入门实例都是手写数字识别，而它们用到的库就是MNIST。...这就好比我们学习一门语言的时候显示"hello world"。 MNIST数据集共包含7万个样本，分别是手写体数字0~9，样本大小为28*28。...这个项目同时发布到了git上，在git的地址中对数据集进行了详细的介绍，在这里简要描述下： 原始数据在 ndjson 文件中，并按类别进行了分割，按照如下格式： 该数据集在谷歌云存储服务中...drawings files (.ndjson) Binary files (.bin) Numpy bitmap files (.npy) 其中原始文件和简笔画都是.ndjson形式存储，同时提供了二进制文件...场景不包括下大雨的和下雪的，因为这种场景需要用特殊的技术处理。
github上有个项目叫altify，使用微软的视觉学习来理解图片，地址：https://github.com/ParhamP/altify 下面直接上代码，学习使用。...1、altify 打开cmd，输入： pip install altify 便可以下载和安装altify包 2、登陆微软的深度学习服务，并订阅免费的服务： 网址：https://www.microsoft.com...api.projectoxford.ai/vision/v1.0/describe' #api_key,这里修改为你自己的 api_key = "f17693bccf58488094b67922b6490adf" #图片链接...a-ssl.duitang.com/uploads/item/201612/09/20161209120138_QLvG8.thumb.700_0.jpeg" _maxNumRetries = 10 # 测试图片
本篇使用TensorFlow框架，利用MNIST手写数字数据集来演示深度学习的入门概念。其训练集共有60000个样本（图片和标签），测试集有10000个样本。...手写数字的图片都是尺寸为28*28的二值图： ?...注：上述图片仅做示意，每层节点数，以及隐藏层的层数以代码为准 #模型路径 MODEL_SAVE_PATH ="/model_path/" MODEL_NAME = "MNIST_model1.ckpt..." INPUT_NODE = 28*28 #图片28*28像素，展平为784=28*28个输入节点 OUTPUT_NODE = 10 #输出特征为10个，对应0~9的量 BATCH_SIZE =100...# 训练批次的size LEARNING_RATE_BASE = 0.8 #基础学习率 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 #学习率缩减系数 REGULARIZATION_RATE
首先我们来谈一下什么是卷积神经网络，相信在深度学习中这是最重要的概念，首先你可以把卷积想象成一种混合信息的手段。想象一下装满信息的两个桶，我们把它们倒入一个桶中并且通过某种规则搅拌搅拌。...卷积核的输出是一幅修改后的图像，在深度学习中经常被称作 feature map。对每个颜色通道都有一个 feature map。...以上，基本就是卷积神经网络在图像处理中的应用，我们可以看到在用 CNN 处理图片中，涉及很多知识点和工具。...图像处理这个领域学习成本相对较高，如果一个新人没人人引领入门往往不得其门而入，这样会浪费大量的时间，为此，AICon 全球人工智能与机器学习技术大会特意邀请到了旷世 face++ 科技的高级研究员熊鹏飞老师...，为大家深入浅出的讲解深度学习在图像处理中的应用。
根据 Context 的表示差异，统计语言模型又可以分为不同的类别，其中最具代表性的有 n-gram 语言模型及 nn 语言模型: N-gram 是自然语言处理（NLP）中一个非常重要的概念，通常在 NLP...一般解决方案： 设置一个词频阈值，只有高于该阈值的词才会加入词表 所有低于阈值的词替换为 UNK（一个特殊符号） 无论是统计语言模型还是神经语言模型都是类似的处理方式 平滑处理 count(W) =...乘以输出权重矩阵 W’ {N*V} 得到向量 {1*V} 激活函数处理得到 V-dim 概率分布 {PS: 因为是 onehot 嘛，其中的 每一维斗代表着一个单词}，概率最大的 index 所指示的单词为预测出的中间词
利用深度学习技术，分析图像与视频，并且将之应用在诸如自动驾驶，无人机等等领域已经成为最新研究方向。...至此开启了半监督学习的新世界，并且为半监督学习铺平了道路。 然而这些研究领域仍然停留在普通图像上，然而我们的目标是将这些研究应用于医学图像，进而辅助医疗诊断。...图像处理基础（python） 当前，图像处理工具可谓层出不穷，其中，OpenCV(OpenCV library) 因为其强大的社区支持，以及广泛的可用性，在c++, java python等等编程语言中皆可使用...，因此，OpenCV已经成为图像处理主流工具。...现在我们已经了解一些基本的图像处理知识，下面我们将学习如何处理医学图像。 医学图像数据格式 医学图像采用数字成像和通信（DICOM）作为存储和交换医学图像数据的标准解决方案。
该会议来自于IBC2020 TECHNICAL PAPERS，本期内容主要为基于机器学习和深度学习的视频处理。主持人为Dr....且高分辨率同时会自然地对帧率产生要求，同时对视频产生更灵活的尺寸比例，就能够让其在更多的设备上进行播放。...机器学习在视觉内容处理方向中已经有了很多进展，如上文中的超分，以及图像预测上色等。...在分布式广播流中，传统的视频处理和编码已经可以为多个设备推流，然而在深度学习的帮助下，可以为更加庞大数量的设备推流。然而，对于深度学习内部算法的不理解可能会导致无法预料的场景出现。...为了防止这类情况出现，应该去尝试解读并理解这些深度学习黑盒内部的行为。深度学习可解读性帮助我们理解计算机训练时学习的内容与关系，而这种关系是与训练目的，网络的设计和应用十分相关的。
对不平衡样本的处理手段主要分为两大类：数据层面 (简单粗暴)、算法层面 (复杂) 。 Note： 为了简明扼要，以下称 量少的类别 为 量少类，反之亦然。 数据层面 1....数据重采样 上采样 下采样 使用情况 数据不足时 数据充足 (支撑得起你的浪费) 数据集变化 增加 间接减少(量大类被截流了) 具体手段 大量复制量少类样本；数据扩充 批处理训练时，控制从量大类取的图像数量...它的出现，直接将类别不平衡处理从原来繁杂的人工时代进化到了 纯计算时代 。...FL(pt)=−(1−pt)γlog(pt)FL(pt)=−(1−pt)γlog(pt) FL(p_t)=-(1-p_t)^\gamma\log(p_t) ---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册
上一篇文章--[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上）中，我们先介绍了对于图像修复的背景，需要利用什么信息来对缺失的区域进行修复，以及将图像当做概率分布采样的样本来看待...Yann LeCun[2]在这篇 Quora 上的问题“最近在深度学习有什么潜在的突破的领域”[3]中给出了一种训练生成模型（对抗训练）方法的介绍，并将其描述为过去十年内机器学习最有趣的想法： ?...实际上，深度学习还有其他方法来训练生成模型，比如 Variational Autoencoders(VAEs)[4]。...通过深度学习可以有多种方法来实现G(z)函数。在原始的 GAN 论文中提出一种训练方法并给出初步的实验结果，这个方法得到了极大的发展和改进。...接着采用 OpenFace 的对齐工具来预处理图片并调整成64x64的尺寸： .
这是本文的最后一部分内容了，前两部分内容的文章： [GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上） [GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(中...其中 1 数值表示图片中要保留的部分，而 0 表示图片中需要修复的区域。...理想的情况是y和G(z)的所有像素值都是相同的，也就是说它们是完全相同的图片，这也就让上述损失函数值为0 Perceptual Loss 为了让修复后的图片看起来非常逼真，我们需要让判别器D具备正确分辨出真实图片的能力...这里因为动图太大，就只展示修复后的结果图片： ? 而原始的输入待修复图片如下： ?...---- 小结 最后，再给出前两步的文章链接： [GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上） [GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(中）
在之前的两篇 GAN 系列文章--[GAN学习系列1]初识GAN以及[GAN学习系列2] GAN的起源中简单介绍了 GAN 的基本思想和原理，这次就介绍利用 GAN 来做一个图片修复的应用，主要采用的也是...这篇文章会即兼顾非机器学习背景和有机器学习背景的读者，带有 [ML-Heavy] 标签的标题内容表示可以跳过这部分细节内容。我们只考虑有限制的修复带有缺失像素的人脸图片的例子。...： 首先将图像解释为概率分布中的样本 这样的解释步骤可以让我们学习如何生成假的图片 为修复图片寻找最佳的生成图片 下面是两张修复前和修复后的图片例子： ?...对于上述几张图片例子，假设你正在设计一个系列来填充这些缺失的区域，你会选择如何做？你认为人脑会怎么处理它呢？你需要使用哪些信息来实现这个修复工作呢？...---- 小结 第一篇主要介绍了图像修复的简单背景，然后就是开始实现的第一步，也是比较偏理论，将我们待处理的图片数据作为一个概率分布的样本，并简单用代码实现了一维和二维的正态分布函数图。
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