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基于TensorFlow和Keras的图像识别

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。...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。...如此可以优化模型的性能，然后一遍又一遍地重复该过程。以上就是神经网络如何训练数据并学习输入特征和输出类之间的关联。 中间的全连接层的神经元将输出与可能的类相关的二进制值。...需要确定所用模型的层数，层输入和输出的大小，所用激活函数的类型，以及是否使用dropout等。 如何设置参数和超参数需要大量的学习和经验的累积，本文将在示例讲解中对其进行介绍。

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基于深度学习的图像目标识别预测 | CV | Tensorflow | Keras

在人工智能研究的大潮中，如何模拟人类对于静态或动态目标的有效识别预测一直是研究热点，通过智能技术实现对于目标特征的学习并对特定目标进行快速识别，预测得出目标识别概率，实现基于深度学习模型在复杂背景...安装 h5py，用于模型的保存和载入： pip install h5py pip install numpy scipy pip install pillow sudo pip install keras...数据输入 网络的第一层需要读入训练数据。因此我们需要去制定输入数据的维度。因此，input_shape 参数被用于制定输入数据的维度大小。...digit_input) x = Conv2D(64, (3, 3))(x) x = MaxPooling2D((2, 2))(x) out = Flatten()(x) 最后，对于指定的输入和输出数据来构建一个模型...在进行图像目标识别时可以使用的模型有很多，但是通常图像目标识别对于计算资源要求很高，而equeezeNet 是一个非常了不起的网络架构，它的显著点不在于对正确性有多少的提高，而是减少了计算量。

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    用于实现用python和django编写的图像分类的Keras UI

    如何管理数据集 Keras UI允许将数据集项（图像）上载到Web应用程序中。您可以逐个执行此操作，也可以一次性添加包含许多图像的zip文件。它管理多个数据集，因此您可以将事物分开。...你将获得训练结果，如果你很挑剔，你可以转到日志文件，看看系统输出了什么 如何使用Web UI进行测试 为避免失眠，提供了一个简单的表格，可以上传图像并获得结果。...该项目基于Django，因此首先要做的是使用CLI创建一个Django项目。...它是如何构建的 该应用程序分为3个模块： 管理部分： Web UI，模块和所有核心内容 后台工作者：是一个可以在后台执行的Django命令，用于根据数据集训练模型 API：此部分公开API以从外部与应用程序交互...模型预测输出作为值列表，选择较高的索引并用于检索在训练时分配给网络输出的正确标签。

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    深度学习的图像超分技术综述-输入单张图像(SISR)和输入多张图像的基于参考的图像(RefSR)

    参考：杨才东 等：深度学习的图像超分辨率重建技术综述 前言 输入为单张图像和多张图像： SISR方法输入一张低分辨率图像，利用深度神经网络学习LR-HR图像对之间的映射关系，最终将 LR图像重建为一张高分辨率图像...残差、注意力机制网络 对抗损失 提升显微镜下超分重建图像质量 设计复杂，专用于显微镜超分 LIIT 后采样 亚像素卷积 残差网络 L1损失 连续表达学习，实现30倍的放大图像 生成图像光滑 二、RefSR...设计了一个跨尺度对应网络来表示图像之间的匹配，在多个尺度下进行特征融合 参考图像与输入图像的相似度直接影响生成图像的质量 SRNTT —— 在自然空间中进行多级匹配 结合多级残差网络和亚像素卷积层构成神经结构转移模块...—— 平面感知MPI机制 对不同深度平面通道进行汇总 重构损失 感知损失 内部监督损失 平面感知MPI机制充分利用了场景结构进行有效的基于注意的对应搜索，不需要进行跨尺度立体图像之间的直接匹配或穷举匹配...同时提出了空间自适应模块，使得Ref图像中的有效信息可以更充分地利用 基于图像的内容和外观相似度来进行计算，忽略了HR和LR图像之间的底层转换关系 -Matching —— 利用图像的增强视图来学习经过底层变换之后的对应关系

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    AIGC生成表情包

    AIGC（AI Generated Content）生成表情包的原理主要基于人工智能技术，尤其是深度学习和自然语言处理技术。...这种技术可以将源图像的风格（如颜色、纹理等）应用到目标图像上，从而实现表情的变换。 GAN（生成对抗网络）：GAN是一种强大的生成模型，它可以生成高质量、逼真的图像。...生成与输出：经过上述步骤，AIGC工具最终生成所需的表情包，并输出给用户。...AIGC生成表情包的代码涉及到多个步骤和工具，下面是一个简化的示例，展示了如何使用Python和深度学习库TensorFlow来实现一个简单的AIGC生成表情包的功能： import tensorflow...然后，我们构建了一个卷积神经网络（CNN）模型，用于图像分类任务。接下来，我们使用ImageDataGenerator来加载和预处理训练数据。最后，我们训练模型并保存它。

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    【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割

    这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割，所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下，故写了这篇文章，记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧...y轴的镜像操作 原图做模糊操作 原图做光照调整操作 原图做增加噪声操作（高斯噪声，椒盐噪声） 这里我没有采用Keras自带的数据增广函数，而是自己使用opencv编写了相应的增强函数。...训练loss降到0.1左右，acc可以去到0.9,但是验证集的loss和acc都没那么好，貌似存在点问题。 先不管了，先看看预测结果吧。 这里需要思考一下怎么预测整张遥感图像。...我们知道，我们训练模型时选择的图片输入是256×256，所以我们预测时也要采用256×256的图片尺寸送进模型预测。现在我们要考虑一个问题，我们该怎么将这些预测好的小图重新拼接成一个大图呢？...这里不打算详细介绍U-Net结构，有兴趣的深究的可以看看论文。 ? 现在开始谈谈代码细节。首先我们定义一下U-Net的网络结构，这里用的deep learning框架还是Keras。

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    Deep learning with Python 学习笔记（2）

    本节介绍基于Keras的CNN 卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度)，宽度和高度两个维度的尺寸通常会随着网络加深而变小...该输出特征图仍是一个 3D 张量，具有宽度和高度，其深度可以任意取值，因为输出深度是层的参数，深度轴的不同通道不再像 RGB 输入那样代表特定颜色，而是代表过滤器(filter)。...参数来设置填充，这个参数有两个取值: "valid" 表示不使用填充(只使用有效的窗口位置);"same" 表示“填充后输出的宽度和高度与输入相同”。...import ImageDataGenerator def data_preprocess(train_dir, validation_dir): # Python生成器会不断循环目标文件夹中的图像...其目标是,模型在训练时不会两次查看完全相同的图像。

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    用AI训练AI：制作一个简单的猫狗识别模型

    是 Keras 库中用于图像增强和预处理的工具，可以方便地从目录中加载数据、进行数据扩增等# 设置数据路径base_dir = 'train'train_dir = os.path.join(base_dir...)# 数据预处理，创建一个 ImageDataGenerator 实例，用于数据预处理# ImageDataGenerator 类是 TensorFlow 中 tf.keras.preprocessing.image...模块的一部分，用于实时地生成批量图像数据# 这个类通过在训练过程中对图像进行实时的数据增强来提高模型的泛化能力。...20% 作为验证集# flow_from_directory 是 ImageDataGenerator 类的一个方法，它用于从文件夹路径中直接加载图像，并将它们作为深度学习模型的输入# 这个方法非常适合处理文件夹中按类别组织的图像数据...class_mode='binary', subset='validation') # 设置为验证数据# 构建模型，使用Sequential模型来堆叠层，构建一个卷积神经网络（CNN）# 该网络包含多个卷积层和池化层用于特征提取

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    畅游人工智能之海 | Keras教程之Keras的知识结构

    对于一个神经网络来说，最顶端也就是最宏观的表现就是他的整体架构，即网络层是以什么方式组成的，是线性组成还是一个较复杂的无环图？是单个输入输出还是多个输入输出？再往深层次看就是它具体的网络层有哪些。...合并层  合并层的作用是将多个网络层的输出合并在一起形成一个输出。如Add层计算输入张量列表的和、Subtract计算两个输入张量的差、Concatenate连接一个输入张量的列表等等。 ...ImageDataGenerator类有许多方法可以使用，如apply_transform对图像进行变换处理、flow采集数据和标签数组，生成批量增强数据等等。 ...其他  损失函数Losses  损失函数是编译Keras模型的所需的两个关键参数之一。它是用来优化参数的依据，优化的目的就是使loss尽可能降低，实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...应用Applications  Keras的应用模块提供了带有预训练权值的深度学习模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和微调，可用的模型有（在ImageNet上预训练过的用于图像分类的模型）Xception

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    ImageDataGenerator

    保留用于验证的图像的比例（严格在0和1之间）。 dtype: 生成数组使用的数据类型。...返回 一个生成元组 (x, y) 的 生成器Iterator，其中 x 是图像数据的 Numpy 数组（在单张图像输入时），或 Numpy 数组列表（在额外多个输入时），y 是对应的标签的 Numpy...参数 dataframe: Pandas dataframe，一列为图像的文件名，另一列为图像的类别， 或者是可以作为原始目标数据多个列。...interpolation: 在目标大小与加载图像的大小不同时，用于重新采样图像的插值方法。 支持的方法有 "nearest", "bilinear", and "bicubic"。...interpolation: 在目标大小与加载图像的大小不同时，用于重新采样图像的插值方法。 支持的方法有 "nearest", "bilinear", and "bicubic"。

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    深度学习实战-CNN猫狗识别

    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。...到128），但是特征图的尺寸在逐渐减小（从150-150到7-7） 深度增加：原始图像更复杂，需要更多的过滤器 尺寸减小：更多的卷积和池化层对图像在不断地压缩和抽象 网络搭建 In [15]: import...150-150的RGB图像和二进制标签，形状为(20,)组成的批量。...每个批量包含20个样本（批量的大小）。 生成器会不断地生成这些批量，不断地循环目标文件夹中的图像。 keras模型使用fit_generator方法来拟合生成器的效果。...="nearest" # 用于填充新创建像素的方法 ) 显示增强后图像 In [27]: from keras.preprocessing import image fnames = [os.path.join

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    使用深度学习和OpenCV的早期火灾探测系统

    将实现并查看其输出和限制，并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性，考虑目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。将使用三个不同的数据集来训练模型。...数据集的链接在本文结尾处可用。进入编码部分。 1.创建定制的CNN架构 将使用TensorFlow API Keras构建模型。首先创建用于标记数据的ImageDataGenerator。...[1]和[2]数据集在这里用于训练。最后将提供980张训练图像和239张验证图像。还将使用数据增强。...它包含用于训练的1800张图像和用于验证的200张图像。另外添加了8张客厅图像，以在数据集中添加一些噪点。...用于测试的其他两个图像是： 来自下面引用的数据集中的非火灾图像 实时测试： 现在模型已准备好在实际场景中进行测试。以下是使用OpenCV访问网络摄像头并预测每个帧是否包含火的示例代码。

    1.1K10

    指南：使用Keras和TensorFlow探索数据增强

    数据扩充是一种用于通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据扩充使模型对较小的变化更鲁棒，因此可以防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实际也不高效，这就是Keras的Image Data Generator类（也包含在TensorFlow的高级API：tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...Image Data Generator生成具有实时数据增强功能的批量tensor 图像数据。最好的部分是什么？只需一行代码！ 生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出维度。...Brightness_range指定用于随机选择一个亮度偏移值的范围。0.0的亮度对应的是绝对没有亮度，而1.0对应的是最大亮度。...4.Constant 如果我们想用常数值填充输入边界之外的所有点，则此模式可以帮助我们准确地实现这一点。常量值由cval参数指定。

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    网络通信中基于套接字输入流和输出流的创建

    ()方法，分别返回具有套接字通信的基础输入流InputStream和输出流OutputStream对象作为参数，完成绑定套接字通信的输入流和输出流对象的创建。 　　...（3）用输入和输出流对象调用其对应方法的操作方式实现网络通信； 　　（4）网络通信结束，需要关闭输入流和输出流对象，尤其要关闭套接字对象。...具体实现方法 　　（1）基于套接字的字节输入流dis和输出流dos的创建 　　　　　dis调用readUTF()方法接收数据； 　　　　   dos调用writeUTF()方法发送数据； Socket...br和写入器bw或文本输出流pw的创建 　　　　　　如果以字符为单位的读取器和写入器来实现网络通信，必须将套接字的字节流用转换器转换为字符流输入，或将字符流装换为套接字的字节流输出。 　　　　　　...()); //字符输出流转换为字节输出流 　　　　　　以下将绑定有套接字的转换器对象作为缓冲字符读取器br和字符写入器bw的构造函数参数，建立br和bw对象，由此可达到字符操作的高效率。

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    使用Keras中的ImageDataGenerator进行批次读图方式

    ImageDataGenerator位于keras.preprocessing.image模块当中,可用于做数据增强,或者仅仅用于一个批次一个批次的读进图片数据.一开始以为ImageDataGenerator...如果是 None 或 0，不进行缩放，否则将数据乘以所提供的值（在应用任何其他转换之前） preprocessing_function=None, #应用于每个输入的函数。...这个函数需要一个参数：一张图像（秩为 3 的 Numpy 张量），并且应该输出一个同尺寸的 Numpy 张量。...seed=None, save_to_dir=None, #把图片保存,输入的是路径 save_prefix='', #图像前缀名, save_format='png', #图像后缀名 follow_links...import ImageDataGenerator #我是直接装tensorflow,然后使用里面的keras的, #实例化对象datagen datagen=ImageDataGenerator

    1.7K20

    【TensorFlow2.0】数据读取与使用方式

    这个步骤虽然看起来比较复杂，但在TensorFlow2.0的高级API Keras中有个比较好用的图像处理的类ImageDataGenerator，它可以将本地图像文件自动转换为处理好的张量。...ImageDataGenerator中有众多的参数，如下： tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( featurewise_center=...preprocessing_function: 将被应用于每个输入的函数。该函数将在任何其他修改之前运行。...大家可以多尝试下每个增强后的效果，增加些感性认识，数据增强和图片显示代码如下，只需要更改ImageDataGenerator中的参数，就能看到结果。...在该分类任务中标签就是smile和neutral。 以上就是在TensorFlow2.0中利用Keras这个高级API来对分类任务中的数据进行预处理。

    4.5K20

    Keras中 ImageDataGenerator函数的参数用法

    一、Keras ImageDataGenerator参数 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator...preprocessing_function: 将被应用于每个输入的函数。该函数将在任何其他修改之前运行。...改变图像内容的大小或模糊程度; 对比度变换(contrast): 在图像的HSV颜色空间，改变饱和度S和V亮度分量，保持色调H不变....对每个像素的S和V分量进行指数运算(指数因子在0.25到4之间), 增加光照变化; 噪声扰动(noise): 对图像的每个像素RGB进行随机扰动, 常用的噪声模式是椒盐噪声和高斯噪声; 三、某些属性测试...以上这篇Keras中 ImageDataGenerator函数的参数用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

    2.5K31

    TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

    稍后，我们使用一个叫做ImageGenerator的类--用它从子目录中读取图像，并根据子目录的名称自动给图像贴上标签。所以，会有一个"训练"目录，其中包含一个"马匹"目录和一个"人类"目录。...需要注意的是，由于我们面对的是一个两类分类问题，即二类分类问题，所以我们会用sigmoid激活函数作为模型的最后一层，这样我们网络的输出将是一个介于0和1之间的有理数，即当前图像是1类(而不是0类)的概率...BTW, 如果是是多个分类，比如前面提到的0~9个分类用的softmax激活函数。...总共需要两个生成器，有用于产生训练图像，一个用于产生验证图像。生成器将产生一批大小为300x300的图像及其标签(0或1)。...然后，这些生成器可以作为输入Keras方法的参数，如fit_generator、evaluate_generator和predict_generator都可接收生成器实例为参数。

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