本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Transfer Learning using Mobilenet and Keras 作者 | Ferhat Culfaz 翻译 | 胡瑛皓 校对...注：本文的相关链接请点击文末【阅读原文】进行访问 使用Mobilenet和Keras来做迁移学习 ?...本文以notebook的实例的形式讲解。首先用Mobilenet分类狗的图片，然后演示一张不能正确分类的蓝雀图片，然后用迁移学习和Mobilenet重新训练，使这张图片得到正确分类。...深度可分离卷积再将其分开成2层，一层用于过滤，另一层用于合并。上述分解显著减少了计算量和模型大小。” ?...mobile = keras.applications.mobilenet.MobileNet() def prepare_image(file): img_path = '' img
Keras是最广泛使用的深度学习框架之一。它在易于使用的同时，在性能方面也与TensorFlow，Caffe和MXNet等更复杂的库相当。...除非你的应用程序需要一些非常低级别和复杂的代码，否则Keras会为你提供最好的帮助！ 而对于Keras来说，还有更多的东西可以满足你的需求。...今天我们分享了一些相对少用但又很棒的东西，你可以用Keras和你需要的代码来实现它。这些将帮助你直接在Keras中编写所有自定义内容，而无需切换到其他更繁琐和复杂的库。...你唯一需要注意的是，矩阵上的任何操作都应该Keras与TensorFlow的Tensors完全兼容，因为这是Keras总是期望从这些自定义函数中获得的格式。...这可以通过使用Python的math，Keras或TensorFlow操作来实现。 看起来很简单！以下是如何创建和应用自定义损失和自定义度量的示例。我实现了通常用于度量图像质量的PSNR度量。
向AI转型的程序员都关注了这个号 YOLOV7目标检测模型在keras当中的实现 支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪...第一次训练可以仅修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt。...classes_path用于指向检测类别所对应的txt，这个txt和voc_annotation.py里面的txt一样！训练自己的数据集必须要修改！...train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例，默认情况下 训练集:验证集 = 9:1。...《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 《深度学习：基于Keras的Python实践》PDF和代码 特征提取与图像处理(第二版
preface MobileNet V1 class MobileNet(nn.Module): def __init__(self): super(MobileNet, self...x): x = self.model(x) x = x.view(-1, 1024) x = self.fc(x) return x MobileNet...x = self.features(x) x = x.mean([2, 3]) x = self.classifier(x) return x MobileNet
Keras 地址：https://keras.io/keras_3/ 被 250 多万开发者使用的 Keras，迎来 3.0 版本 Keras API 可用于 JAX、TensorFlow 和 PyTorch...Keras 3 不仅适用于以 Keras 为中心的工作流，比如定义 Keras 模型、优化器、损失和度量，它还旨在与 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 低级后端本地工作流无缝集成，在训练...现在已经有 40 个 Keras 应用模型可在后端中使用，此外，KerasCV 和 KerasNLP 中存在的大量预训练模型（例如 BERT、T5、YOLOv8、Whisper 、SAM 等）也适用于所有后端...Keras 的 keras.utils.PyDataset 对象。 一个新的分布式 API，可用于大规模数据并行和模型并行。...目前这一更新仅适用于 JAX 后端，TensorFlow 和 PyTorch 支持即将推出。
如何管理数据集 Keras UI允许将数据集项（图像）上载到Web应用程序中。您可以逐个执行此操作，也可以一次性添加包含许多图像的zip文件。它管理多个数据集，因此您可以将事物分开。...项目堆栈： python django框架 keras，tensorflow，numpy sqlite（或您喜欢的其他数据库） 使用的工具： Visual Studio代码 邮差 一个Web浏览器 项目设置...可以在URL调度程序中阅读有关URL的更多信息。 kerasui / wsgi.py：与WSGI兼容的Web服务器的入口点，用于为项目提供服务。有关更多详细信息，请参阅如何使用WSGI进行部署。...它是如何构建的 该应用程序分为3个模块： 管理部分： Web UI，模块和所有核心内容 后台工作者：是一个可以在后台执行的Django命令，用于根据数据集训练模型 API：此部分公开API以从外部与应用程序交互...模型预测输出作为值列表，选择较高的索引并用于检索在训练时分配给网络输出的正确标签。
针对汽车涂料固有的缺陷特征，通过改进MobileNet-SSD网络的特征层，优化边界框的匹配策略，提出了一种改进的MobileNet-SSD算法，用于油漆缺陷的自动检测。...吴松林等人提出了一种基于Siam网络的按钮缺陷相似度检测方法。利用专门设计的损失函数Siam网络，实现了自动样本提取和相似度测量，并将其应用于实际的机器视觉系统。...筛选出正、负样本后，从深层网络中拿出对应的样本的分类预测值与偏移预测值，与真值计算分类和偏移的损失。 本文方法 提出了一种改进的MobileNet-SSD算法，用于车身油漆的缺陷检测。...2.1 改进的MobileNet-SSD的网络结构 MobileNet使用深度可分离卷积来减少大量计算，从而可以大大提高检测速度。...原始纵横比非常适用于PASCAL VOC2017数据集，但不适用于油漆缺陷的检测。因此，采用K-均值聚类算法对油漆数据库中缺陷区域的长宽比进行聚类，以获得合适的长宽比来检测车身油漆缺陷。
以下脚本导入所需的库： from numpy import arrayfrom keras.preprocessing.text import one_hotfrom keras.preprocessing.sequence...import pad_sequencesfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers.core import Activation, Dropout..., Densefrom keras.layers import Flatten, LSTMfrom keras.layers import GlobalMaxPooling1Dfrom keras.models...keras.preprocessing.text import Tokenizerfrom keras.layers import Inputfrom keras.layers.merge import...结论 多标签文本分类是最常见的文本分类问题之一。在本文中，我们研究了两种用于多标签文本分类的深度学习方法。在第一种方法中，我们使用具有多个神经元的单个密集输出层，其中每个神经元代表一个标签。
p=8448 文本生成是NLP的最新应用程序之一。深度学习技术已用于各种文本生成任务，例如写作诗歌，生成电影脚本甚至创作音乐。...以下代码导入所需的库： import numpy as npfrom keras.models import Sequential, load_modelfrom keras.layers import...要将标记化的单词转换为数字，可以使用模块中的Tokenizer类keras.preprocessing.text。您需要调用该fit_on_texts方法并将其传递给单词列表。...将创建一个字典，其中的键将代表单词，而整数将代表字典的相应值。 看下面的脚本： from keras.preprocessing.text import Tokenizer......and and and and and and and and and and and and and and and and and and and 结论 在本文中，我们看到了如何通过Python的Keras
CNN的提出其实很早，在1985年Hinton就提出了BP(反向传播算法)，1998年LeCun就基于这项工作发表了LeNet用于解决手写邮政编码的识别问题。...显示了如何扩展深度可分离卷积到Inception V3 networks；Squeezenet 使用一个bottleneck用于构建小型网络。...深度卷积部分：大小为(4,4,1,3) Conclusion 论文提出了一种基于深度可分离卷积的新模型MobileNet，同时提出了两个超参数用于快速调节模型适配到特定环境。...实验部分将MobileNet与许多先进模型做对比，展现出MobileNet的在尺寸、计算量、速度上的优越性。...---- 代码分析 这里参考的代码是mobilenet.py文件（当然也可以参考TensoeFlow官方的MobileNet） TensorFlow有实现好的深度卷积API，所以整个代码非常整洁的~ '
y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。...import kerasohl=keras.utils.to_categorical([1,3])# ohl=keras.utils.to_categorical([[1],[3]])print(ohl...ohl=keras.utils.to_categorical([1,3],num_classes=5)print(ohl)"""[[0. 1. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 1. 0.]]""...该部分keras源码如下：def to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32'): """Converts a class vector
module: Inception-ResNet V2 model for Keras.inception_v3 module: Inception V3 model for Keras.mobilenet...module: MobileNet v1 models for Keras.mobilenet_v2 module: MobileNet v2 models for Keras.nasnet module...: NASNet-A models for Keras.resnet module: ResNet models for Keras.resnet50 module: Public API for tf.keras.applications.resnet50...namespace.resnet_v2 module: ResNet v2 models for Keras.vgg16 module: VGG16 model for Keras.vgg19 module...(...)DenseNet201(...)InceptionResNetV2(...)InceptionV3(...)MobileNet(...)MobileNetV2(...)NASNetLarge(
MobileNet 在 Core ML 上的实现 MobileNet 是谷歌在 2017 年 4 月发表的一项研究，它是一种高效、小尺寸的神经网络架构，适用于构建手机/移动设备上的低延迟深度学习应用，并可以完成多种不同任务...它使用了 MobileNet-Caffe 中的预训练内容。...目前，它只能用于识别猫的图片，实时视频的识别将在稍后加入（可以看看 Forge：https://github.com/hollance/Forge，一个用于 iOS10 的 Metal 神经网络工具包，...Python error: PyThreadState_Get: no current thread；同时，你需要使用 Keras 1.2.2 版本，而不是更新的 2.0 版。...摘要 我们提出了 MobileNets：一种用于移动端和嵌入式视觉应用的新模型。它基于一种流线型架构，使用深度可分离卷积方法来构建轻量级深度神经网络。
segnet模型的代码实现 segnet模型的代码分为两部分。 1、主干模型Mobilenet。...该部分用于特征提取，实际上就是常规的mobilenet结构，想要了解mobilenet结构的朋友们可以看看我的另一篇博客神经网络学习小记录23——MobileNet模型的复现详解： from keras.models...import * from keras.layers import * import keras.backend as K import keras IMAGE_ORDERING = 'channels_last...其关键就是把获得的特征重新映射到比较大的图中的每一个像素点，用于每一个像素点的分类。...from keras.models import * from keras.layers import * from nets.mobilenet import get_mobilenet_encoder
认证链接 腾讯云CloudLite认证 AI应用之基于Keras的交通标志识别 目录 在线学习 基于Keras的交通标志识别 动手实践 基于Keras的交通标志识别 证书展示 [cl-ai-keras.png...高效、常用的软件库，擅长处理计算机图形和机器学习问题 实验数据集：训练集，验证集，测试集 使用Keras的ImageDataGenerator类对原始图片数据进行增强 MobileNet Google在...2017年提出的神经网络，用于进行图片特征提取，可以用于完成图片分类等不同的任务 被设计可以用于移动终端上 模型较小，预测速度较快，相对更容易用在数据较小的模型训练中 keras.application.mobilenet...会输出1000个不同类别的分类结果 图片分类任务是将图片数据分为若干类别，判断某张图片具体所属类别的任务 预训练权值：模型的初始参数，可以使模型更快地收敛 Keras是一个用python编写的高级神经网络...API，它能够以TensorFlow作为后端运行 模型训练会处理的三类数据 输入数据 节点权重 管理训练过程的变量：超参数/在训练过程中通常不变 loss，损失函数，用于量化评估模型预测结果与真实标注值之间的差距
该部分用于特征提取，实际上就是常规的mobilenet结构，想要了解mobilenet结构的朋友们可以看看我的另一篇博客神经网络学习小记录23——MobileNet模型的复现详解： from keras.models...其关键就是把获得的特征重新映射到比较大的图中的每一个像素点，用于每一个像素点的分类。...from keras.models import * from keras.layers import * from nets.mobilenet import get_mobilenet_encoder...2、训练文件 训练文件如下： from nets.unet import mobilenet_unet from keras.optimizers import Adam from keras.callbacks...np.random.seed(10101) np.random.shuffle(lines) np.random.seed(None) # 90%用于训练，10%用于估计
比如：在ImageNet数据集上预训练过的用于图像分类的模型 VGG16、VGG19、ResNetV2、InceptionV3、MobileNetV2、DenseNet、NASNet等等模型。 ...3.1）特征提取——MobileNet V2 特征提取使用谷歌开发的MobileNet V2 模型，它是再ImageNet 数据集上预先训练的，该数据集由 140 万张图像和 1000 个类组成。...我们只使用MobileNet V2 模型的卷积层和池化层，生成base_model；不用它的全连接层，毕竟我们的输出只是识别猫和狗，不用识别1000多个类嘛。...# 使用MobileNet V2 的特征提取的网络结构、权重 IMG_SHAPE = IMG_SIZE + (3,) base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2...从上图可以看到验证集的准确性高达95%。 评估模型 使用预训练模型MobileNet V2 作为图像特征提取器时，结合我们自定义分类层，看看训练集和验证集的准确性/损失的学习曲线。
假定您对循环神经网络（尤其是LSTM）有很好的了解。本文中的代码是使用Keras库用Python编写的。 ...库和配置设置 首先导入所需的库： import os, sysfrom keras.models import Modelfrom keras.layers import Input, LSTM, GRU...对于标记化，可以使用库中的Tokenizer类keras.preprocessing.text。...以下脚本将填充应用于输入句子。 上面的脚本显示了填充的输入句子的形状。还打印了索引为172的句子的填充整数序列。...编码器是一种LSTM，用于对输入语句进行编码，而解码器则对输入进行解码并生成相应的输出。本文中介绍的技术可以用于创建任何机器翻译模型，只要数据集的格式类似于本文中使用的格式即可。
在产业中能用到的预训练模型如下： Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3 InceptionResNetV2 MobileNet //这些预训练模型是keras...Keras提供了一种简单及模块化的API去创建和训练神经网络，省去了大部分复杂的细节。这让你入门深度学习变得非常简单。 Keras用到了一些以Theano、TensorFlow为后端的深度学习函数库。...Keras提供了一种让训练和评估模型变得极其简单的工作流程。详见下图： ?..., preprocess_input from keras.applications.mobilenet import MobileNet, preprocess_input from keras.applications.inception_v3..., preprocess_input from keras.applications.mobilenet import MobileNet, preprocess_input from keras.applications.inception_v3
官网有几个示例，第一个简单的是从头开始构建一个小型的模型，用于拟合曲线。第二个示范了 CNN 识别手写数字。第三个使用了迁移学习，训练一个神经网络来预测摄像头的数据。...本文使用 Keras 预训练的图像分类模型 MobileNet_25_224 。通过加载训练好的 keras 模型，可以直接在浏览器使用或再次在浏览器中使用迁移学习，训练新的模型。...tf.h5 然后终端运行： pip install tensorflowjs 然后运行： tensorflowjs_converter --input_format keras mobilenet_2_...上文已经介绍过如何把 keras 训练的模型转成 tensorFlow.js 的模型格式了，这里我们直接从谷歌提供的模型服务中获取。...4 基于用户个性化数据的产品 webcam-transfer-learning 游戏给我们提供了一个基于用户个性化数据的玩法。用户可以非常低成本的训练属于自己的图像分类模型，用于各种分类问题。
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