DL之AlexNet(Keras框架)：利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型→加载模型)
目录利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型)设计思路处理过程及结果呈现基于ImageDataGenerator实现数据增强类AlexNet代码相关文章DL之AlexNet(Keras框架)：利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5...
Keras之Mask R-CNN:《极限挑战》第四季第2期助力高考—使用Mask R-CNN代替Photoshop抠图、颜色填充框出目标检测
输出结果设计思路核心代码# -*- coding: utf-8 -*-import osimport sysimport argparseimport numpy as npimport cocoimport utilsimport model as modellibimport imageioim...
CV：基于Keras利用CNN主流架构之mini_XCEPTION训练性别分类模型hdf5并保存到指定文件夹下
图示过程核心代码from keras.callbacks import CSVLogger, ModelCheckpoint, EarlyStoppingfrom keras.callbacks import ReduceLROnPlateaufrom models.cnn import mini_...
CV：基于Keras利用CNN主流架构之mini_XCEPTION训练情感分类模型hdf5并保存到指定文件夹下
图示过程核心代码def mini_XCEPTION(input_shape, num_classes, l2_regularization=0.01): regularization = l2(l2_regularization) # base &...
Keras之CNN：基于Keras利用cv2建立训练存储卷积神经网络模型(2+1)并调用摄像头进行实时人脸识别
输出结果 设计思路核心代码# -*- coding:utf-8 -*-import cv2from train_model import Modelfrom read_data import read_name_listfrom timeit import default_timer as time...
入门项目数字手写体识别：使用Keras完成CNN模型搭建
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...
超干货｜使用Keras和CNN构建分类器（内含代码和讲解）
为了让文章不那么枯燥，我构建了一个精灵图鉴数据集（Pokedex）这都是一些受欢迎的精灵图。我们在已经准备好的图像数据集上，使用Keras库训练一个卷积神经网络（CNN）。 深度学习数据集 上图是来自我们的精灵图鉴深度学习数据集中的合成图样本。我的目标是使用Keras库和深度学习训练一个CNN，对P...
使用Keras进行深度学习：（三）使用text-CNN处理自然语言（下）
欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 在上一篇文章中，已经介绍了Keras对文本数据进行预处理的一般步骤。预处理完之后，就可以使用深度学习中的一些模型进行文本分类。在这篇文章中，将介绍text-CNN模型...
使用Keras进行深度学习：（三）使用text-CNN处理自然语言（上）
欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 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“Convol...
使用Keras进行深度学习：（二）CNN讲解及实践
欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 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...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
