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基于TensorFlow和Keras图像识别

简介 TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文,您将了解如何使用Keras达到这一目的。 定义 如果您不了解图像识别的基本概念,将很难完全理解本文的内容。...TensorFlow/Keras TensorFlow是Google Brain团队创建的一个Python开源库,它包含许多算法和模型,能够实现深度神经网络,用于图像识别/分类和自然语言处理等场景。...Keras是一个高级API(应用程序编程接口),支持TensorFlow(以及像Theano等其他ML库)。...其设计原则旨在用户友好和模块化,尽可能地简化TensorFlow的强大功能,在Python下使用无需过多的修改和配置 图像识别(分类) 图像识别是指将图像作为输入传入神经网络并输出该图像的某类标签。...特征提取 为了实现图像识别/分类,神经网络必须进行特征提取。特征作为数据元素将通过网络进行反馈。在图像识别的特定场景下,特征是某个对象的一组像素,如边缘和角点,网络将通过分析它们来进行模式识别。

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用深度学习keras的cnn做图像识别分类,准确率达97%

Keras是一个简约,高度模块化的神经网络库。 可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性) 同时支持卷积网络(vision)和复发性的网络(序列数据)。以及两者的组合。...keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大学的一个比较小的人脸库,由 40...tuple cPickle.dump((face_data,face_label), f) f.close() 分类模型 程序参考了官方示例:https://github.com/fchollet/keras...import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation..., Flatten from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D from keras.utils import

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Keras+TF环境中,用迁移学习和微调做专属图像识别系统

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...)定制你专属的图像识别系统,来辨识特定的研究对象。...为了建立特定的图像识别系统,我们的任务是去确定对现有数据集有意义的转换方法。比如,不能对X射线图像旋转超过45度,因为这意味着在图像采集过程中出现错误。...Kaggle猫狗大赛的示例图像 我们将使用Kaggle猫狗大赛中提供的数据集,将训练集目录和验证集目录设置如下: 代码1 网络实现 让我们开始定义generators: 代码2 在上篇文章中,我们已经强调了在图像识别中预处理环节的重要性...接下来,我们从keras.applications模块中引出InceptionV3网络。

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KerasKeras入门指南

参考资料 keras中文文档(官方) keras中文文档(非官方) 莫烦keras教程代码 莫烦keras视频教程 一些keras的例子 Keras开发者的github keras在imagenet以及...VGG19上的应用 一个不负责任的Keras介绍(上) 一个不负责任的Keras介绍(中) 一个不负责任的Keras介绍(下) 使用keras构建流行的深度学习模型 Keras FAQ: Frequently...Asked Keras Questions GPU并行训练 常见CNN结构的keras实现 Keras框架介绍 在用了一段时间的Keras后感觉真的很爽,所以特意祭出此文与我们公众号的粉丝分享。...# CPU 版本 >>> pip install --upgrade tensorflow # Keras 安装 >>> pip install keras -U --pre 第一个例子:回归模型...(1337) from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential

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Airtest图像识别

Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。...图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。...这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ?...FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法...六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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Keras笔记

Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端。...Keras为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合...结果: Netron软件 下载安装,导入keras模型.h5即可食用,也支持tf、pytorch等多种模型,界面如下 ?...keras-lr-finder 创建编译模型 # model is a Keras model lr_finder = LRFinder(model) # Train a model with batch...利用scikit-learn交互网格搜索超参数 设置备忘 Keras下载的预训练数据存放目录 root\\.keras\models 错误记录 非张量运算变量运算用内置函数,+ - 操作会把张量 转为

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