机器之心报道 机器之心编辑部 地球上一些储藏了大量石油和天然气的区域，其地表下还有大量的沉积盐。但要准确找出哪些地方有大量沉积盐并非易事。专业的地震成像仍然需要对盐矿体进行专业的人工判断。...为了创建最准确的地震成像（seismic image）和 3D 渲染，TGS（世界领先的地理数据公司）希望 Kaggle 的机器学习社区能构建一种可以自动、准确识别一块次表层是不是盐体的算法。...这正是我们今天要介绍的 Kaggle 竞赛：TGS 盐体识别挑战赛，挑战者需要开发出能准确分割地表以下沉积盐分布的算法。简言之，这就是一个图像语义分割任务。本文介绍了获得该竞赛第一名的方案。...世界上一些地区地下存在大量的盐。地震成像的一大挑战就是识别哪些地表下面有盐。盐很容易识别，也很难识别。盐的密度通常是 2.14 g/cc，比周围的岩石密度低。...盐的地震波速是 4.5 km/sec，通常比周围的岩石速度快。这种区别就使得在盐岩-沉积层界面处反射的变化比较大。通常盐是非晶质岩石，没有太多内部结构。
所以在图像识别问题中，模型只需要Encoder的部分。因为图像识别不需要位置信息，只需要提取图像的内容信息。 Decoder的部分是Unet的重点。...本文用到的数据来源于Kaggle盐体分割比赛。这次比赛的问题是一个非常典型的图像分割问题。比赛中的大佬们基本上都用的Unet。 ? 我们的目标就是将图片中的盐体找出来。...盐体有一些我不太懂的经济价值，反正是很有意义的。 以下是一些图片样例： ? PyTorch实现 代码 以及运行教程 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 分割 即可获取。
11.451450348 Accuracy= 0.9588 Train Finished takes: 76.92 Starting another session for prediction 算法：手写体数字识别使用的框架是由多个隐藏层组成的神经网络
数据准备 import tensorflow as tfimport tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dat...
TGS Salt Identification Challenge（4/3234）金牌 2018.10 ? TGS 盐体识别挑战赛，挑战者需要开发出能准确分割地表以下沉积盐分布的算法。...比赛任务：从卫星图片中找到所有的船只 刚结束 TGS 比赛，此时距离 Airbus deadline 仅剩下不到一个月了，好在之前训练了一个基础的 unet 模型，同时把 TGS 的经验迁移过来，敲定方案是...这次比赛识别的是 Quick, Draw! 游戏的 5000 万张涂鸦，它们由来自全球各国的超过 1500 万玩家贡献，画得大多是一些苹果啊，浴缸啊，计算器啊之类的日常用品。...他们使用鲸鱼尾巴这一独一无二的标记来在连续的图像中识别鲸鱼，并对它们的活动进行细致地分析。在过去的四十年里，大部分工作基于科学家们的手工作业，这也使得大量的数据未被充分利用。...比赛任务：座头鲸识别 Kaggle Grandmaster tier 要求 5 块金牌，其中包括一块 solo gold，遂决定一鼓作气尝试 solo，争取拿下 GM title。
调用tensorflow实现手写体数字识别。...代码原址：https://github.com/cj0012/AI-Practice-Tensorflow-Notes 之前在人工智能课上自己手动搭建过一个BP神经网络实现MNIST数据集的手写体数字识别
我测试了一下通用印刷体识别，用图片可以识别成功，但是用PDF文件就报1102错误，不知道是什么原因，哪个大神解答下{"code":-1102,"message":"SDK_IMAGE_DECODE_FAILED
在AI开放平台逐渐成熟的今天，你在谷歌里搜索一下通用印刷体识别，搜出来的第一个就是腾讯云的通用印刷体识别，你看一下： image.png 关于通用印刷体识别，你知道的，有多少？...你随便拿一本书的一页纸来拍一张，想识别出上面的文字，这就叫做通用印刷体识别。...你可以对比一下下面这张表： 【荐】通用印刷体识别 【荐】通用印刷体识别（高精度版） 通用印刷体识别（精简版） 适用场景 适用于所有通用场景的印刷体识别 适用于文字较多、长串数字、小字、模糊字、倾斜文本等困难场景...适用于快速文本识别场景，准召率有一定损失，价格更优惠 识别准确率 96% 99% 91% 价格 中 高 低 支持的语言 中文、英文、中英文、日语、韩语、西班牙语、法语、德语、葡萄牙语、越南语、马来语、...，返回角度信息 支持旋转识别，不支持角度返回 支持旋转识别，返回角度信息 欢迎使用它，然后来询。
（https://open.spotify.com/track/0kA5wK89nsYHQ22UKzcFGv） TGS盐鉴定挑战 ---- 在地球的各个地区，地表下都有大量的油气和盐层。...专业的地震成像需要专家对盐体进行解释。这会导致非常主观的、可变的预测。...为了生成最精确的地震图像和三维成像，TGS（地质学数据公司）希望Kaggle的机器学习社区能够创建一种算法，自动准确地确定地下目标是否为盐。 下面是一些成功的U-Net方法的例子： ?...TGS盐鉴定挑战（https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge/kernels） ?...盐鉴定挑战 地图挑战-利用分割构建缺失地图 ---- 利用卫星影像确定地图区域是另一个U-Net应用领域。事实上，可以说，随着这一领域的发展而出现的应用将极大地促进测绘和环境工程师的工作。
caffe(https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/examples/mnist)
本节笔记作为 Tensorflow 的 Hello World，用 MNIST 手写数字识别来探索 Tensorflow。...环境： Windows 10 Anaconda 4.3.0 Spyder 本节笔记主要采用 Softmax Regression 算法，构建一个没有隐层的神经网络来实现 MNIST 手写数字识别。
TGS盐鉴定挑战 ---- 在地球的各个地区，地表下都有大量的油气和盐层。不幸的是，很难知道大型盐矿藏在哪里。 专业的地震成像需要专家对盐体进行解释。这会导致非常主观的、可变的预测。...为了生成最精确的地震图像和三维成像，TGS（地质学数据公司）希望Kaggle的机器学习社区能够创建一种算法，自动准确地确定地下目标是否为盐。 下面是一些成功的U-Net方法的例子： ?...TGS盐鉴定挑战（https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge/kernels） ? 盐鉴定挑战 ?
六、其他应用 1、TGS盐鉴定挑战 在地球各地区，地表下有大量的油气和盐层。不幸的是，很难知道大型盐矿藏在哪里。 专业的地震成像图需要专家来判断是否有盐体存在。...TGS（地质学数据公司）有精确的地震图像和三维成像图，他们希望Kaggle的机器学习社区能够创建一种算法来自动地、准确地确定地下目标是否是盐，因此他们举办了一个TGS Salt Identification
手写体识别与Tensorflow 如同所有语言的hello world一样，手写体识别就相当于深度学习里的hello world。...思路 把图片当成一枚枚像素来看，下图为手写体数字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，我们可以自己手写一个数字，然后通过opencv对数字进行剪裁，然后输入模型看识别的结果。
独热编码即 One-Hot-coding，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只...
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来实现手写体数字识别，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%正确率的手写体数字识别模型。...下载后的数据集分为训练集、验证集、测试集(也就是train_data,validation_data,test_dasta，记住，这样的划分很重要，它可以检验我们得到的模型在真实场景下的识别能力)。...可见深度神经网络，在手写体识别项目上表现地相比于softmax regression，效果会好的多的多。...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，相信看完大家可以手动设计一个神经网络将识别率继续提高
OpenCV实现手写体数字训练与识别 机器学习(ML)是OpenCV模块之一，对于常见的数字识别与英文字母识别都可以做到很高的识别率，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 手写体数字数据集、关于数据集的具体说明如下： 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...32SC1); return labels; } 二：训练与测试 对上述数据集，我们不使用提取特征方式，而是采用纯像素数据作为输入，分别使用KNN与SVM对数据集进行训练与测试，比较他们最终的识别率...三：应用 训练好的数据保存在本地，初始化加载，使用对象的识别方法就可以预测分类、进行对象识别。当然这么做，还需要对输入的手写数字图像进行二值化、分割、调整等预处理之后才可以传入进行预测。...以下是两个测试图像识别结果： 演示一截屏： ? 演示二截屏： ?
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 手写数字识别。...该数据集非常小, 很适合图像识别的入门使用, 该数据集一共有 4 个文件, 分别是训练数据和其对应的标签, 测试数据和其对应的标签. 文件如表所示: ?...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，分别是 Softmax 回归，多层感知器，卷积神经网络 LeNet-5，在图像识别问题上，一直是使用卷积神经网络较多
ggml教程|mnist手写体识别量化推理 MNIST手写体识别是经典的机器学习问题，可以被称作机器学习的hello world了，我希望通过mnist来作为系列教程的第一节，来介绍如何使用ggml量化...首先按照我们torch定义的模型，我们定义一个结构体来存储模型权重 struct mnist_model { struct ggml_tensor * fc1_weight; struct...weight; struct ggml_tensor * fc2_bias; struct ggml_context * ctx; }; 接下来加载模型,传入两个参数，模型地址和模型结构体。...否则，我们还将二进制文件加载到创建的ggml_context中，并将ggml_tensor结构体的"data"成员指向二进制文件中的适当位置。)和模型的地址。...gguf_init_from_file 函数会返回一个gguf_context，这个结构体包含了模型的所有信息，我们需要从中取出我们需要的张量，这里我们需要的张量是fc1_weight,fc1_bias
今天这篇文章我们使用TensorFlow针对于手写体识别数据集MNIST搭建一个softmax的多分类模型。
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