图1：CompCars数据集的示例图像，整个数据集包含163家汽车制造商，1713种车型 王小新 编译自 Deep Learning Sandbox 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 量子位曾经编译过Greg Chu的一篇文章，介绍了如何用Keras+TF，来实现ImageNet数据集日常对象的识别。 但是，你要研究的物体，往往不在那个列表中。我们可能想要区分出不同型号的太阳镜、认出不同的鞋子、识别各种面部表情、说出不同汽车的型号、在X光影像下判定肺部疾病的类型，这时候该怎么办？ Greg Chu
我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。
我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情，例如检测图像中的对象，对这些对象进行分类，从电影海报中生成标签。
卷积神经网络 概念认识：https://cloud.tencent.com/developer/article/1822928
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。
我们大多数人已经尝试过，通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本知识，如循环神经网络，卷积神经网络，GANs和自编码器。但是这些教程的主要功能是为你在现实场景中实现做准备。
在本文中，作者将向大家介绍其在 Kaggle 植物幼苗分类大赛（https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification）中所使用的解决方案。本文作者曾经位列该项赛事排行榜榜首达数月之久，并最终斩获第五名。作者使用的方法普适性非常强，可以用于其它的图像识别任务。 众所周知，Kaggle 是一个进行预测建模及数据分析的竞赛平台。在这个平台上，统计学家和数据科学家竞相构建最佳的模型，这些模型被用于预测、描述公司和用户上传的数据集。这种众包的方式之所以被广为接受，是因为对于同一个预测建模任务来说，可能存在无数种解决策略，但是想要事先知道哪种技术或分析方法是最有效的几乎不可能。[1]
雷锋网 AI 研习社按，在本文中，作者将向大家介绍其在 Kaggle 植物幼苗分类大赛（https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification）中所使用的解决方案。本文作者曾经位列该项赛事排行榜榜首达数月之久，并最终斩获第五名。作者使用的方法普适性非常强，可以用于其它的图像识别任务。雷锋网(公众号：雷锋网) AI 研习社将原文编译整理如下。
看起来使用这些预训练的模型已经成为行业最佳实践的新标准。毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？
在这篇文章中，我将讨论两个关于迁移学习的应用：NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）。并且我会分别在这两个领域提供一个范例。 NLP 现在很多NLP管道都在使用词嵌入（word embedding）。与独热编码相比，这些单词的嵌入是一种更丰富的表示单词的方式。它们被广泛使用，并且存在着不同的变体。通常，这些变体在其起源的语料库中有所不同，例如维基百科、新闻文章等，以及嵌入的模型也有所不同。了解这些模型和语料库的背景知识是很重要的，从而可以了解是否使用词嵌入学习是明智的。人们通常不会使用“嵌入式”迁移学习
神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络（CNN），有许多种方法去描述CNN到底做了什么，一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。
大数据文摘出品 编译：傅一洋、VVN、笪洁琼、钱天培 走进Aribnb位于旧金山总部的办公楼，你会看到一个个装修各异的会议室。这些会议室正是Airbnb形形色色民宿的缩影。 Airbnb为数百万的民宿提供了一个平台，也因此囊获了一大批民俗房间细节照片和用户数据。 坐拥百万级别的用户数据，Airbnb的数据团队可谓将数据的价值发挥地淋漓尽致。传统的推荐系统、广告系统自是不用说，深度学习的应用更是让Airbnb的数据有了前所未有的价值。 今天，文摘菌就要分享一篇来自Airbnb数据团队的课题小报告。让我们一起来
前言 根据我个人的经验，学好AI，有五个必修：数学、数据结构、Python数据分析、ML、DL，必修之外，有五个选修可供选择：NLP、CV、DM、量化、Spark，然后配套七月在线的这些必修和选修课程刷leetcode、kaggle，最后做做相关开源实验。 今天，咱们就来看一看：如何用百行代码实现Kaggle排名Top 5%的图像分类比赛。 1、NCFM图像分类任务简介 为了保护和监控海洋环境及生态平衡，大自然保护协会（The Nature Conservancy）邀请Kaggle[1]社区的参赛者们开
前言：现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了，尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类，从而使得读者更好的理解CNN。 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元： 1.1卷积层：在卷积层中，有一个重要的概念：权值共享。我们通过卷积核与输入进行卷积运算。通过下图可以理解如何进行卷积运算。卷积核从左到右对输入进行扫描，每次滑动1格（步长为1），
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。
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。
想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络，之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好
本文将简要介绍Keras的功能特点，使用Keras构建模型一般流程的6个步骤，以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络（pretrained network）是一个保存好的网络，之前已在大型数据集（通常是大规模图像分类任务）上训练好。如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不同的计算机视觉问题，即使这些新问题涉及的类别和原始任务完全不同。举个例子，你在 ImageNet 上训练了一个网络（其类别主要是动物和日常用品），然后将这个训练好的网络应用于某个不相干的任务，比如在图像中识别家具。这种学到的特征在不同问题之间的可移植性，是深度学习与许多早期浅层学习方法相比的重要优势，它使得深度学习对小数据问题非常有效。
简单来说迁移学习是把在ImageNet等大型数据集上训练好的CNN模型拿过来，经过简单的调整应用到自己的项目上去。
本在本文中，我们将介绍深度学习背景下的模型修剪机制。模型修剪是一种丢弃那些不代表模型性能的权重的艺术。精心修剪的网络会使其压缩版本更好，并且它们通常变得适合设备上的部署。
对于图像分类任务而言，卷积神经网络（CNN）是目前最优的网络结构，没有之一。在面部识别、自动驾驶、物体检测等领域，CNN被广泛使用，并都取得了最优性能。对于绝大多数深度学习新手而言，数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目，网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码，新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果，这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇，却没能真正了解整个算法的具体流程。本文将利用Keras和TensorFlow设计一个简单的二维卷积神经网络（CNN）模型，手把手教你用代码完成MNIST数字识别任务，便于理解深度学习的整个流程。
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
2019 年 3 月 6 日，谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进，使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到，本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器，以及新版本中的新增内容，包括：
上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解，而CNN除了处理图像数据之外，还适用于文本分类。CNN模型首次使用在文本分类，是Yoon Kim发表的“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification”论文中。在讲解text-CNN之前，先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理。 自然语言处理就是通过对文本进行分析，从文本中提取关键词来让计算机处理或理解自然语言，完成一些有用的应用，如：情感分析，问答系统等。比如在情感分析中，其本
想要将深度学习应用于小型图像数据集，使用预训练网络就是一种常用且高效的方法。预训练网络就是一个保存好的网络，之前已在大型数据集上训练(通常是大规模图像分类任务)。如果训练的原始数据集足够大且足够通用（如imagenet数据集），那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效的作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于不同的计算机视觉问题。这种学习到的特征在不同问题之间的可移植性，也是深度学习与其他浅层方法相比的重要优势。使用预训练网络有两种方法，特征提取和微调模型。
瀚宸 编译自 Analytics Vidhya 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 引言 跟传统的监督式机器学习算法相比，深度神经网络目前最大的劣势是什么？ 贵。 尤其是当我们在尝试处理现实生活中诸如图像识别、声音辨识等实际问题的时候。一旦你的模型中包含一些隐藏层时，增添多一层隐藏层将会花费巨大的计算资源。 庆幸的是，有一种叫做“迁移学习”的方式，可以使我们在他人训练过的模型基础上进行小改动便可投入使用。在这篇文章中，我将会讲述如何使用预训练模型来加速解决问题的过程。 注：这篇文章默认读者对于神经网络和
源 | AI科技大本营 本文作者则通过在 MS COCO 数据集上使用预先训练好的 Mask R-CNN 模型来自动生成图像中行人的掩码脚本，实现人像屏蔽，并且不需要 GPU 就可以运行这个程序。所以
使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络，但是您必须遵循严格的模型生命周期。
【导读】如果你需要深度学习模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。
在上一篇文章中，我们简述了Keras和PyTorch的区别，旨在帮助你选择更适合你需求的框架。现在，我们进行实战进行。我们将让Keras和PyTorch互相较量以展示他们的优劣。我们使用的问题是：区分异形和铁血战士。
论文题目：TOAST: Transfer Learning via Attention Steering
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | 全球人工智能 本文介绍的是基于Keras Tensorflow抽象库建立的迁移学习算法模型，算法简单、易于实现，并且具有很好的效果。 许多被称为“深度学习”的方法已经出现在机器学习和数据科学领域。在所有的这些“深度学习”方法中，有一种尤为突出，即对已学习representations的迁移，其有一种方法在迁移已学习的representations时，其简洁性、鲁棒性、有效性尤为
文件结构及意义 VGG16_model：存放训练好的VGG16模型——vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
在本文中将介绍使用Python语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练，观察其模型训练效果。
【导读】：看过英剧《黑镜》吗？圣诞特别版《白色圣诞节》中有这样一个场景：其中一个未来科技有自由屏蔽人像的功能，可以让你屏蔽任何一个不想看见或不喜欢的人，然后留下的是一片灰白影像，就像是 Photoshop 软件中的抠图功能应用在了动态场景中。
一张图片胜过千言万语，甚至N行代码。网友们经常使用的一句留言是，no picture, you say nothing。随着生活节奏的加快，人们越来越没有耐心和时间去看大段的文字，更喜欢具有视觉冲击性的内容，比如，图片，视频等，因为其所含的内容更加生动直观。 许多产品是在外观上吸引到我们的目光，比如在浏览购物网站上的商品、寻找民宿上的房间租赁等，看起来怎么样往往是我们决定购买的重要因素。感知事物的方式能强有力预测出我们想要的东西是什么，因此，这对于评测而言是一个有价值的因素。 然而，让计算机以人类的方式理解图像已经成为计算机科学的挑战，且已持续一段时间了。自2012年以来，深度学习在图像分类或物体检测等感知任务中的效果慢慢开始超越或碾压经典方法，如直方梯度图（HOG）。导致这种转变的主要原因之一是，深度学习在足够大的数据集上训练时，能够自动地提取有意义的特征表示。
本文介绍了现代计算机视觉的主要思想。我们探索如何将数百个学习图像中低级特征的神经元堆叠成几层。
本文为大家介绍了如何使用Opencv，Keras/Tensorflow构建一个口罩检测模型，以及如何将该模型应用到图片和视频中。
该项目可用于帮助小社区的农民建立知识和教育他们种植的作物，并帮助早期识别和预防常见的植物/作物疾病的传播。
因为神经网络本质上执行大量计算，所以它们在移动设备上尽可能高效地运行是很重要的。一个高效的模型能够在实时视频上获得实时结果 - 无需耗尽电池或使手机变热，就可以在其上煎鸡蛋。
焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。它可以训练高精度的密集物体探测器，哪怕前景和背景之间比例为1：1000（译者注：facal loss 就是为了解决目标检测中类别样本比例严重失衡的问题）。本教程将向您展示如何在给定的高度不平衡的数据集的情况下，应用焦点损失函数来训练一个多分类模型。
自从世界了解人工智能以来，有一个特别的用例已经被讨论了很多。它们是自动驾驶汽车。我们经常在科幻电影中听到、读到甚至看到这些。有人说，我们将在2010年拥有自动驾驶汽车，有人说到2020年，但我们在2021年就实现了，我们刚刚能够解决自动驾驶汽车给世界带来的变化的一角。自动驾驶汽车的一个基本特性，对象检测。
翻译 | 林椿眄 编辑 | 费棋 【AI科技大本营导读】：看过英剧《黑镜》吗？圣诞特别版《白色圣诞节》中有这样一个场景：其中一个未来科技有自由屏蔽人像的功能，可以让你屏蔽任何一个不想看见或不喜欢的人，然后留下的是一片灰白影像，就像是 Photoshop 软件中的抠图功能应用在了动态场景中。 与此不同的是，本文作者则通过在 MS COCO 数据集上使用预先训练好的 Mask R-CNN 模型来自动生成图像中行人的掩码脚本，实现人像屏蔽，并且不需要 GPU 就可以运行这个程序。所以，如果你发现相册里有以前开
导读：看过英剧《黑镜》吗？圣诞特别版《白色圣诞节》中有这样一个场景：其中一个未来科技有自由屏蔽人像的功能，可以让你屏蔽任何一个不想看见或不喜欢的人，然后留下的是一片灰白影像，就像是 Photoshop 软件中的抠图功能应用在了动态场景中。
图像识别是当今深度学习的主流应用，而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架，所以搞图像识别，你也得强调速度，不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构，迅速达到图像识别技术前沿。
选自Stanford 作者：李飞飞等 机器之心编译 参与：Smith、蒋思源 斯坦福大学的课程 CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 作为深度学习和计算机视觉方面的重要基础课程，在学界广受推崇。今年 4 月，CS231n 再度开课，全新的 CS231n Spring 2017 仍旧由李飞飞带头，带来了很多新鲜的内容。今天机器之心给大家分享的是其中的第八讲——深度学习软件（Deep Learning Software）。主
Deep Learning Studio是自2017年1月以来第一个强健的深度学习平台，有云计算和桌面计算两个版本，该平台拥有可视化界面。该平台提供了数据提取，模型开发，训练，配置和管理等全面解决方案。Deep Learning Studio由Deep Cognition开发，这是一家人工智能软件公司，它简化了开发和配置人工智能的过程。AI工程师，数据科学家和全球的研究人员免费使用AI软件平台Deep Learning Studio。通过使用Deep Learning Studio，从开发人员到工程师或研究人员，任何人都可以通过与TensorFlow，MXNet和Keras的强大集成获得快速开发和配置深度学习解决方案的能力。
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