之前我进行过一个简单的机器学习实验，来判断图像是否为墨西哥卷饼。 使用相同的基于云的认知机器学习技术 Custom Vision，我想处理一个更复杂的场景。 如何用机器学习算法能否判断猫的品种？...记住，机器学习的目的是为了让算法识别以前未见过的新信息，而不是寻找精确的匹配。 最后，我确保每个品种至少收集5张图像，因为这是在Custom Vision上创建的标签所需的图像数量。...但是，有些常见的猫品种有超过20张图像，而一些不常见的品种只有6张左右的可用图像。 ? 每个品种有不同数量的训练图像 这可能会导致识别结果产生偏差，但至少我们意识到算法中的潜在偏差。...这比我预想的要好，鉴于它不仅仅是识别该图像是否为猫。 对于没有受过训练的人来说，判断猫品种间的细微差异也是很困难的。 以半信半疑的态度，我打算用之前从未见过的图像对算法进行测试。...结论 给定粗略的训练集，经过训练的算法在特定的条件下能够很好的判断猫的品种。 然而，对于没有训练过的项目，该算法表现的不太好，例如如何区分猫和非猫的动物。
建议阅读时长 8 分钟 前言 对于机器学习来说，数据的重要性无可厚非，大部分处理机器学习的问题都是在处理数据，包括数据的清洗，归一化等，好的数据质量能大大提高模型的预测性能 但是对与初学者来说，数据变得不那么重要...，因为学习机器学习主要学习算法思想以及如何实现，要善于站在前人的肩膀上对于计算机视觉领域，前辈们已经创建许多非常强大的图片数据集，如 Image-net: 『http://www.image-net.org...Keras 中有许多数据集，包括用来做二分类的 IMDB 数据集、多分类的路透社数据集、做回归的波士顿房价数据集等，而本文要介绍的是二分类的图片数据集，猫狗数据集，原始数据可以在 Kaggle 官网上进行下载...猫狗大战开始 机器学习的一般步骤是： 准备数据 数据预处理（检查数据、数据归一化、将数据转换成张量等） 建立模型 查看精度和损失 预测 保存模型 # 导入包 import os, shutil import...，而真正训练的时间并不是很长，之后会介绍几种方法，不仅能提升训练精度，也能让训练的时间可能的短，即使你没有 GPU 来加速 在本公众号回复 机器学习 即可获取猫狗大战的程序、数据集、模型、训练数据等！
前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别，准确率0.9713。今天我们完成day40-42的课程，实现猫、狗的识别。...1、数据预处理 数据集各有12501张猫和狗的图像，先对这些图像进行尺寸统一和颜色处理。...平衡，我的意思是每个班级都有相同数量的例子（相同数量的狗和猫）。如果不平衡，要么将类权重传递给模型，以便它可以适当地测量误差，或者通过将较大的集修剪为与较小集相同的大小来平衡样本。...如果我们继续进行更多的epoches，我们可能会做得更好，但我们应该讨论我们如何知道我们如何做。...应该看到一个通知：TensorBoard 1.10.0 at http://H-PC:6006 (Press CTRL+C to quit)“h-pc”是机器的名称。打开浏览器并前往此地址。
深度学习实战：基于卷积神经网络的猫狗识别 本文记录了第一个基于卷积神经网络在图像识别领域的应用：猫狗图像识别。...本文中使用的深度学习框架是Keras； 图像数据来自kaggle官网：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 数据处理 数据量 数据集包含25000张图片，猫和狗各有...validation") os.mkdir(validation_dir) test_dir = os.path.join(base_dir,"test") os.mkdir(test_dir) # 猫、...这样做的好处： 增大网络容量 减少特征图的尺寸 需要注意的是：猫狗分类是二分类问题，所以网络的最后一层是使用sigmoid激活的单一单元（大小为1的Dense层） 在网络中特征图的深度在逐渐增大（从32...它包含ImageDataGenerator类，可以快速创建Python生成器，将图形文件处理成张量批量 插播知识点：如何理解python中的生成器？
例子是之前博客"通过简单神经网络识别猫图片"的例子，现在改为多层神经网络结构 之前博客地址：https://blog.csdn.net/qq_33873431/article/details/101672423
%91%E7%BB%9C%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%8C%AB 数据预处理： 数据为H5文件，保存训练集有209张64x64的图像，训练集的图像对应的分类值（【0 | 1】，0表示不是猫，...1表示是猫） 测试集里面的图像数据（本训练集有50张64x64的图像），测试集的图像对应的分类值（【0 | 1】，0表示不是猫，1表示是猫） 训练集_图片的维数 : (209, 64, 64, 3)，每个像素点由...训练集降维最后的维度： (12288, 209) 训练集_标签的维数 : (1, 209) 测试集降维之后的维度: (12288, 50) 测试集_标签的维数 : (1, 50) 逻辑回归公式介绍 识别猫项目本质上为逻辑回归
怎么能只甘心云吸猫！ 机器猫来也 谁又不喜欢小汪？ 拜托，今年可是狗年。养不了真狗，能不能养个机器狗？嗯，理论上可以。波士顿动力、宇树科技、浙江大学都已经先后发布了令人惊叹的机器狗。...当然能买到的还有索尼重新推出的机器狗AIBO，尽管很贵，但起码能买了。 那，猫怎么办？ 不急，一只新的机器猫现在来了。...而且这个机器猫依靠摄像头双眼，还能识别并追踪你的脸，也就是一直盯着你看，并且和你打招呼（以招财猫的方式）。接入亚马逊Alexa后，还能展开语音对话~ 解密OpenCat 到底是哪里来的机器猫？...之所以分开控制，是因为都交给树莓派控制，所有代码都是Python编写，一旦AI任务繁重时，整个机器猫的运动控制就会受影响。 目前我们看到的这个机器猫形态，采用了3D打印的仿生框架。...李荣忠最初搞机器猫可能只是出于爱好，不过搞到这个地步，他自己有了别的计划。一方面他在申请专利，另一方面他成立了公司准备商业化。 所以，目前他不打算对这个机器猫进行开源。
概述 工商图片识别（Businessinfd）基于Opencv ,tesseract4.0。JavaCpp 实现对与tmall的工商图片进行信息识别，实现数据的结构化处理 ? ?...Businessinfd/src/main/java/main下ALLConfig 基本信息配置 Businessinfd/src/main/java/main 即可运行 使用说明 git本项目后下 确保天猫工商信息执照目录下包含...50张左右的测试数据 运行时间取决于你的机器性能 运行结束后会在项目下生成天猫工商信息.xls文件 下载 https://gitee.com/dgwcode/Businessinfd.git 截图 ?
作者：Sebao@知道创宇404实验室 序 言 总所周知，光猫是现在每个家庭必备的一款设备，但是光猫背面写的账号密码，只是普通用户权限，会限制很多功能。...这篇文章讲述，如何通过TTL调试的方法获取光猫超级管理员的权限。...这里先看一下拆下来的光猫板子是什么样子的。 ? TTL调试我们首先要找出 GND，RX，TX。从图中可以看到，已经标识出了 GND，RX，TX的接口，就需要通过USB转TTL小板串口读取固件。...0x03 烽火光猫 和上述步骤一样，首先拆开光猫找到 GND，RX，TX。这个板子人性化的已经标明了GND，RX，TX。 ?...0x04 长虹光猫 和上述步骤一样。 ? 因为这里没有针孔，所以需要焊接杜邦线到板子上，以便于固定杜邦线。 ? USB端连接上电脑。 ?
作者：Sebao@知道创宇404实验室 发表时间：2018年1月17日 序言 众所周知，光猫是现在每个家庭必备的一款设备，但是光猫背面写的账号密码，只是普通用户权限，会限制很多功能。...这篇文章讲述，如何通过TTL调试的方法获取光猫超级管理员的权限。...这里先看一下拆下来的光猫板子是什么样子的。 [ac1b9175-0e29-446d-ad9a-7460cb6adf9d.png-w331s] TTL调试我们首先要找出 GND，RX，TX。...命令为：grep telecomadmin myconf.xml [adae69bf-4428-4f93-b6fd-2e039eff56bf.png-w331s] 0x03 烽火光猫 和上述步骤一样，首先拆开光猫找到...0x04 长虹光猫 和上述步骤一样。
今天复习了一下卷积神经网络的猫狗识别部分，主要还是加强了数据的读取和数据的预处理这一部分。 学会用tf.data去创建数据集，用tf.keras来创建模型，直接上代码。...这里写目录标题 1、卷积神经网络之猫狗识别 1）数据集的创建 2）图片数据预处理 3）模型的创建与训练 4）绘图展示 1、卷积神经网络之猫狗识别 1）数据集的创建 lambda的详情可参考：链接: 关于
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。 ?...在接下来的内容里，我们将要探究图像识别技术所面临的问题和挑战，探寻图像识别技术原理并分析科学家是如何用一种特殊的神经网络来解决图像识别技术这一挑战的。 ?...这样的处理加工对一个相对强大的机器来说还是可行的；但是，如果需要处理更大的图像，假设是500*500像素的图像，那么机器所需的数据输入和参数数量就会大大增加，增加到难以想象的地步。...卷积神经网络的内在秘密 卷积神经网络究竟是如何筛选出不必要的图像连接的呢？秘密就在于两个新添的新型图层——卷积层和汇聚层。...不过，许多API已经实现了在没有内部计算机视觉或机器学习专家的帮助下，完成图像识别的收集工作。
www.jianshu.com/p/9ee2533c8adb 代码出处：https://github.com/ADlead/Dogs-Cats.git 到此这篇关于使用tensorflow框架在Colab上跑通猫狗识别代码的文章就介绍到这了...,更多相关tensorflow框架在Colab上跑通猫狗识别内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
然而试想一下，未来的世界是一个由机器制造和提供所有产品和服务的世界，人们的生活会是什么样，是自由幸福，是恐慌失控，还是枯燥无趣？...同样是人工智能，人们显然更希望要一只机器猫，而不是一个终结者。
据说，在命令行窗口打印出‘hello，world’是入门编程语言的第一个程序，那么手写数字识别就是机器学习的hello，world了，学习的东西不经常复习的容易忘记，因此在这里记录一下。...---- 最初学习机器学习的时候，我自己先做的其实是线性回归和逻辑回归，但是我用自己创建的函数和数据一直不能很好的让结果去拟合数据，所以不是成功的代码，还是需要在多研究一下。...关于机器学习的视频，我个人推荐吴恩达和李宏毅的视频，结合起来看可能会很乱，但是理解到的话，还是会很清晰的。...要进行手写数字识别，首先需要数据，然后在定义一个神经网络来对数据进行训练，然后把训练好的权重和模型保存起来，在另外的程序调用，并拿来测试你想要测试的图片，看看训练的结果是不是比较正确。...就这样一个机器学习的helloworld就做好了。
打造家庭助理机器人OriginBot，我希望它能够识别并欢迎家庭成员。为此，我引入了“家人识别”功能，它由人脸检测和人脸识别两大核心部分组成。 人脸检测是识别摄像头图像中是否存在人脸的过程。...人脸识别则是确定图像中人脸身份的高级技术。我选择了阿里云视觉智能开放平台。因为对于非算法专业人员来说，最方便。...人脸识别 目前比较常用的人脸识别算法是FaceNet。 以下引用内容有chatGPT4 产生 FaceNet是Google于2015年发布的一种深度学习的人脸识别系统。...高度可定制：用户可以根据自己的业务场景定制模型，例如通过训练自己的图像识别模型来识别特定的物体或场景。 强大的图像识别能力：平台支持识别多种类型的图像内容，包括物体、场景、人脸、文字等。...实时视频分析：平台提供实时视频分析功能，可以对视频流进行实时处理，识别视频中的特定物体、场景或行为。
动物面部识别，已成功应用在“国宝”身上。...据称，这是全国首次结合超短波传输和“猫脸”识别技术，实现荒野监测实况无线传输野生大熊猫视频。...除此之外，“猫脸”人工智能识别系统在对大量卧龙大熊猫历史图片的学习后，能通过动物面部识别筛选出大熊猫，从而可以帮助管理局更好的了解大熊猫的行为。...不仅如此，该系统还可以学习识别其它物种，有望在未来可以实现对卧龙所有野生动物进行识别。...卧龙管理局表示：“甚至可以通过局部画面识别物种，并对数据识别筛选分类入库，统计出一个区域内一段时间野生动物的活动情况，这样减少了后期花费大量时间人工进行整理，将有效提高工作效率。”
教程开始 首先下载可爱猫框架以及对应的微信版本，文章底部有提供下载 1.安装3.4.0.38版本微信，解压可爱猫框架压缩包 如果微信安装了高于3.4.0.38的版本，请先卸载，卸载工具：点此跳转 2....打开可爱猫框架，会弹微信扫码登录，机器人扫码登陆，然后点击应用，右键插件启用插件，进入插件菜单 3.看图配置奥特曼的地址、端口等信息，配置完右上角关闭插件就保存了 4.奥特曼后台里面设置可爱猫地址...5.设置完在最下面保存下即可 6.现在测试下是否正常--微信发信息给机器人 7.一般内网都能正常访问的，如果没法通信访问、请开启防火墙(不知道点这里) 8.对接微信-可爱猫 set wx api_url...#设置插件调用地址，确保奥特曼可以访问可爱猫端口，http://可爱猫地址:可爱猫端口/wx/receive set wx keaimao_dynamic_ip true #设置可爱猫是否动态网络地址，...true #启动http服务，一定要打开 list wx 查询wx下的各类参数设置 到此，可爱猫微信机器人就正常使用了 哦对了，如果按上面都配置好了，发消息机器人不鸟你，你就重启下奥特曼和微信框架。
} } Console.WriteLine("准确率: " + accuracy); 对KNN的改进 本文只是对KNN识别
语音识别正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了语音识别。他甚至在自动化我们的房子。...但其实语音识别已经存在很多年了，那为什么现在才成为主流呢？因为深度识别终于将语音识别在非受控环境下的准确度提高到了一个足以投入实用的高度。...机器学习并不总是一个黑盒 如果你想知道神经机器翻译是如何工作的，你应该猜到了我们可以简单地将一些声音送入神经网络，然后训练它使之生成文本： ?...让我们看看它是如何工作的吧！ 将声音转换为比特（Bit） 显然，语音识别的第一步是–我们需要将声波输入到电脑中。 我们应该怎么将声波转换为数字呢？...我能建立自己的语音识别系统吗？ 机器学习最酷炫的事情之一就是它有时看起来十分简单。你得到一堆数据，把它输入到机器学习算法当中去，然后就能神奇地得到一个运行在你游戏本显卡上的世界级 AI 系统…对吧？
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