Keras应用程序 PyTorch torchvision.models Tensorflow官方模型(现在是Tensorflow hub) MXNet模型动物园 ai应用程序 但是，这些基准测试是可重复的吗...不能复制Keras应用程序上发布的基准测试，即使完全复制示例代码也是如此。事实上，他们报告的准确性(截至2019年2月)通常高于实际的准确性。...当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预训练的Keras模型产生不一致或较低的准确性。 使用批处理规范化的Keras模型可能不可靠。...您是否期望引用0.945%的验证精度为Keras Xception模型，如果您正在使用您的新x射线数据集，首先，您需要检查您的数据与模型所训练的原始数据集(在本例中为ImageNet)有多相似。...例如： 1# VGG16 2keras.applications.vgg16.preprocess_input# InceptionV3 3keras.applications.inception_v3
from keras.applications.vgg16 import VGG16 model = VGG16(weights='imagenet') model.summary() 2.冻结他们，以避免破坏他们在训练回合中包含的任何信息...keras.models import Model base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224,224,3...model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['categorical_accuracy']) 4.在自定义数据集上训练新层...任何大于10的数均不会使验证准确性的提高，也不会增加训练与验证准确性之间的差异。总结：转移学习使我们可以充分利用深度学习在图像分类中的优势，而无需大型数据集。 04....劣势：白骑士（WN）-召回率高（98％），但准确性却很低（65％）；白主教（WB）-召回率最低，为74％。 测试数据的混淆矩阵 05. 应用 该应用程序的目标是使用CNN模型并可视化每个步骤的性能。
最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来，同时输出棋盘的2D图像以查看结果。 ? （左）实时摄像机进给的帧和棋盘的（右）二维图像 01....from keras.applications.vgg16 import VGG16 model = VGG16(weights='imagenet') model.summary() 2.冻结他们，以避免破坏他们在训练回合中包含的任何信息...keras.models import Model base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224,224,3...model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['categorical_accuracy']) 4.在自定义数据集上训练新层...任何大于10的数均不会使验证准确性的提高，也不会增加训练与验证准确性之间的差异。总结：转移学习使我们可以充分利用深度学习在图像分类中的优势，而无需大型数据集。 04.
结构在Keras中执行得更好 在Keras应用程序上不能复现Keras Applications上的已发布的基准测试，即使完全复制示例代码也是如此。...事实上，他们报告的准确率(截至2019年2月)通常高于实际的准确率。 当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预先训练好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。...首先，你需要检查你的数据与模型所训练的原始数据集(在本例中为ImageNet)有多相似。你还需要知道特征是从何处(网络的底部、中部或顶部)迁移的，因为任务相似性会影响模型性能。...例如： # VGG16 keras.applications.vgg16.preprocess_input # InceptionV3 keras.applications.inception_v3.preprocess_input...Max Woolf提供了一个优秀的基准测试项目，发现CNTK和Tensorflow之间的准确性是相同的，但CNTK在LSTMs和多层感知(MLPs)方面更快，而Tensorflow在CNNs和embeddings
然后，使用Keras来写一个Python脚本，可以从磁盘加载这些预训练的网络模型，然后预测测试集。 最后，在几个示例图像上查看这些分类的结果。...Keras上最好的深度学习图像分类器 下面五个卷积神经网络模型已经在Keras库中，开箱即用： VGG16 VGG19 ResNet50 Inception V3 Xception 我们从ImageNet...可以在ImageNet上做到50-200层的深度，而对于CIFAR-10了来说可以做到1000+的深度。...在我即将出版的书“深度学习计算机视觉与Python”中，详细说明了怎么在ImageNet数据集上从头开始训练SqueezeNet。...VGG16的第一个预测是“家庭影院”，这是一个合理的预测，因为top-5预测中还有一个“电视/监视器”。 从本文章的示例可以看出，在ImageNet数据集上预训练的模型能够识别各种常见的日常对象。
例如，在图像分类中，我们可以使用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的神经网络，并将其应用于较小的、特定任务的数据集上。这种方法可以显著提高模型的性能，尤其是在目标数据集较小的情况下。 2....通过使用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的模型，可以将这些模型应用于特定的图像分类任务，如猫狗分类、花卉分类等。 目标检测： 目标检测是识别并定位图像中的多个对象。...迁移学习模型可以在不同情感数据集之间迁移，从而提高情感识别的准确性和鲁棒性。 3. 迁移学习的主要步骤 迁移学习通过使用在大型数据集上预训练的模型，提高新任务的性能。...示例演示 4.1 使用迁移学习进行图像分类 我们将使用Keras框架来展示迁移学习的一个简单应用。这里，我们将使用预训练的VGG16模型，并将其应用于一个小型的猫狗分类数据集。...通过这种方式，我们利用VGG16在ImageNet上的预训练知识来改进猫狗分类任务的性能。
比如我们要调用VGG16在imagenet下训练的模型： from keras.applications import VGG16 conv_base = VGG16(include_top=False...这也就是VGG16参数中include_top=False的含义，weights='imagenet'的意思就直接是基于imagenet训练的网络权重了。...但是在服务器上运行的时候遇到一个问题，因为这个模型第一次使用时需要去下载，而服务器连接下载的url超时。。。那就只能手动离线下载然后放到路径里去供调用了。...，也可以在github找，因为vgg16这个文件属于一个单独的工程，因此我们从作者的所有仓库中找到keras工程，然后顺着keras.utils.data_utils找到代码，在这：https://github.com...cache中是否有文件，如果没有就从url下载，而这个cache的路径在~/.keras，默认存储文件是datasets，说明默认是下载数据集的，还记得vgg16那边传的参数么，cache_subdir
image.png VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二...VGGNet结构 VGGNet模型有A-E五种结构网络，深度分别为11,11,13,16,19.实际使用的网络包括VGG16和VGG19.本篇文章主要介绍VGG16,并分享VGG16的Keras实现。...下图为VGGNet的结构说明。 image.png 从图中可以看出VGGNet的一个特点就是简单，通过对卷积的堆叠，在卷积之后进行pooling处理构成一个block，共5个block....上预训练的权重 :param input_tensor: 可选的Keras张量,input_tensor是layers.Input()的输出， 其作为模型的图像输入 :param...:param classes:图像分类的类数，可选 只有在include_top为True时才指定， :return: """ if weights not in {'imagenet
官方文档 利用VGG16提取特征、从VGG19的任意中间层中抽取特征、在定制的输入tensor上构建InceptionV3 . 5、调用参数解释 ======== 以下几类，因为调用好像都是从网站下载权重...Xception模型 ImageNet上,该模型取得了验证集top1 0.790和top5 0.945的正确率; ,该模型目前仅能以TensorFlow为后端使用,由于它依赖于”SeparableConvolution...，在预测的时候，需要对预测的图片进行一定的预处理。...架构的函数式模型的结构，那么在官方文档这个案例中，也有VGG16架构的序列式，都拿来比对一下比较好。.... 1、VGG16的Sequential-网络结构 首先，我们在Keras中定义VGG网络的结构： from keras.models import Sequential from keras.layers
笔者先学的caffe，从使用来看，keras比caffe简单超级多，非常好用，特别是重新训练一个模型，但是呢，在fine-tuning的时候，遇到了很多问题，对新手比较棘手。...官方文档 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 利用VGG16提取特征、从VGG19的任意中间层中抽取特征、在定制的输入...Xception模型 ImageNet上,该模型取得了验证集top1 0.790和top5 0.945的正确率; ,该模型目前仅能以TensorFlow为后端使用,由于它依赖于”SeparableConvolution...国内：http://files.heuritech.com/weights/vgg16_weights.h5 前面是VGG16架构的函数式模型的结构，那么在官方文档这个案例中，也有VGG16架构的序列式.... 1、VGG16的Sequential-网络结构 ---- 首先，我们在Keras中定义VGG网络的结构： from keras.models import Sequentialfrom keras.layers
笔者先学的caffe，从使用来看，keras比caffe简单超级多，非常好用，特别是重新训练一个模型，但是呢，在fine-tuning的时候，遇到了很多问题，对新手比较棘手。 ...官方文档 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 利用VGG16提取特征、从VGG19的任意中间层中抽取特征、在定制的输入...Xception模型 ImageNet上,该模型取得了验证集top1 0.790和top5 0.945的正确率; ,该模型目前仅能以TensorFlow为后端使用,由于它依赖于”SeparableConvolution...国内：http://files.heuritech.com/weights/vgg16_weights.h5 前面是VGG16架构的函数式模型的结构，那么在官方文档这个案例中，也有VGG16架构的序列式.... 1、VGG16的Sequential-网络结构 首先，我们在Keras中定义VGG网络的结构： from keras.models import Sequentialfrom keras.layers
为什么选择 Keras ? Keras 是建立在 Theano 或 TensorFlow 之上的一个极简的神经网络库。该库允许开发人员快速地将想法原型化。...VGG16 微调 VGG16 是牛津大学视觉几何组（VGG）在 2014 年 ILVRC（ImageNet）竞赛中使用的 16 层卷积神经网络。...该模型在验证集上达到了 7.5% 的前 5 错误率，这使得他们在竞赛中获得了第二名。 VGG16 模型示意图： ? 可以在 vgg16.py 中找到用于微调 VGG16 的脚本。...Inception-V3 在 2015 年 ImageNet 竞赛中获得第二名，验证集上的前 5 个错误率为 5.6%。...取而代之的是，在创建模型并加载 ImageNet 权重之后，我们通过在最后一个起始模块（X）上定义另一个全连接的 softmax(x_newfc) 来执行等效于顶层截断。这使用以下代码来完成： ?
手写数字预测） [Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别 [Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别（简单神经网络） 04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络 上一篇的简单神经网络...，将28*28的图片展平了，每个像素在空间上的位置关系是没有考虑的，空间的信息丢失。...Input from keras.layers import Dropout from keras.applications.vgg16 import VGG16 2.2 定义模型 vgg16 = VGG16...(weights='imagenet',include_top=False, input_shape=(32, 32, 3)) # VGG16 模型在include_top=...预测得分：0.93696 可能是由于 VGG16模型是用 224*224 的图片训练的权重，我们使用的是 28*28 的图片，可能不能很好的使用VGG16已经训练好的权重 ----
根据 arxiv.org 上公布的论文，VGG 的卷积核大小为 (3, 3)，最大池化层核大小 (2, 2)，隐藏层激活函数为 ReLu, 输出层激活函数为 softmax。...如下使用 Keras 直接创建一个 VGG16 模型，并加载在 ImageNet 上训练好的权重： from keras.applications.vgg16 import VGG16 VGG16_model...= VGG16(weights='imagenet') Using TensorFlow backend....因此，model_predict() 函数在返回前，使用 numpy.argmax() 获取概率最大的分类索引(也是图片的分类标签)。...事实上，我们刚才只是创建了一个和 VGG16 架构一样的模型，但是它还未经过训练，模型的权重还是随机初始化的，而加载的 VGG16 已经加载了 ImageNet 数据集上预训练的权重。
有时候，我们需要在Windows Mobile上做一些invisible的应用程序，使得用户无法察觉。这几天找了一些资料，请教了Jake等一些朋友，下面就做一个简单的总结。 1....大家知道，在Windows Mobile上做自己的应用程序，会在“设置->系统->内存->运行的程序”中显示出来。在Windows Mobile 6.1以后，则由“设置->系统->任务管理器”代替了。...图3 在任务管理器中是找不到我们应用程序的信息了，还有一个问题：如何让程序运行于后台，在应用程序启动的时候，不让Form显示出来？ ...在CodePlex上，PeterNowak,创建了一个轻量级的dll动态库，通过它，我们就可以利用托管代码来创建Windows Mobile上的Services了。...开机自启动 如何让我们的应用程序在设备开机的时候，自动加载运行呢？
结果—在3个时间段内进行验证时，损失0.014，准确性为99.6％。 图：初始模型结果 考虑了一下意外构建世界上最好的CNN架构的一秒钟。因此使用此模型预测了未标记测试集的类。...这些模型体系结构中的大多数都是公认的赢家-利用的VGG16，RESNET50，Xception和Mobilenet模型在ImageNet挑战中取得了非凡的成绩。...图：使用（i）亚当（ii）SGD跨时期的精度 使用哪种架构？ 使用ImageNet数据集上的训练权重（即预先训练的权重）尝试了多种迁移学习模型。 VGG16 VGG16模型具有16层。...在此前提下，找到相似的图像并在这些图像上平均概率有助于平滑每个类别的预测概率。 为了找到10个最近的邻居，使用了VGG16传输学习模型倒数第二层的输出作为验证集的特征。...可以使用Keras中的CallBacks功能，仅当模型在经过一段时间后有所改善时，才可以减轻模型的权重。
比如说，如果你想做一辆自动驾驶汽车，可以花数年时间从零开始构建一个性能优良的图像识别算法，也可以从Google在ImageNet数据集上训练得到的inception model(一个预训练模型)起步，来识别图像...因此，我采用了在ImageNet数据集上预先训练好的VGG16模型，这个模型可以在Keras库中找到。 模型的结构如下所示： ?...在VGG16结构的基础上，我只将softmax层的1000个输出改为16个，从而适应我们这个问题的情景，随后重新训练了dense layer。 跟MLP和CNN相比，这个结构的准确率能够达到70%。...这1000个分类基本上都来源于我们的日常生活，比如说猫猫狗狗的种类，各种家庭用品，日常通勤工具等等。 在迁移学习中，这些预训练的网络对于ImageNet数据集外的图片也表现出了很好的泛化性能。...随后这些特征，会被传递到依据我们数据集训练的dense layer上。输出层同样由与我们问题相对应的softmax层函数所取代。 在vgg16中，输出层是一个拥有1000个类别的softmax层。
下面我们来看看如何使用AI来改善医学诊断的准确性。 1.1 医学图像分析 在医疗诊断中，医学图像，如X光片、MRI和CT扫描，是常见的工具。...VGG16 from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input, decode_predictions from tensorflow.keras.preprocessing...import image import numpy as np # 加载VGG16模型 model = VGG16(weights='imagenet') # 读取医学图像 img_path =...AI不仅可以帮助医生更快速地进行初步筛查，还可以提高准确性，从而改善患者的诊断结果。 1.2 医学数据分析 医疗数据的多样性和复杂性是医学诊断的挑战之一。...通过提高诊断准确性、个性化治疗和药物研发加速，AI有望改善患者的生活质量，挽救更多的生命，这是医学界的一大进步。
引言迁移学习和领域自适应是深度学习中的两个重要概念。迁移学习旨在将已在某个任务上训练好的模型应用于新的任务，而领域自适应则是调整模型以适应不同的数据分布。...在本教程中，我们将使用CIFAR-10作为目标领域的数据集。...import Dense, Flatten# 加载预训练的VGG16模型，不包括顶层的全连接层base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False...我们将使用一个域分类器来区分源域和目标域的数据，并通过对抗性训练使特征提取器生成的特征在两个域之间不可区分。...我们首先使用预训练的VGG16模型进行迁移学习，然后通过对抗性训练实现领域自适应。这些技术可以帮助我们在不同的任务和数据分布上构建更强大的深度学习模型。
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