在keras.layers.Conv2D中的filters参数使用的是整数类型的"filters"。
生成模型是近年来受到广泛关注的无监督学习中的一类重要模型。可以将它们定义为一类模型,其目标是学习如何生成与训练数据来自同一数据集的新样本。在训练阶段,生成模型试图解决密度估计的核心任务。在密度估计中,我们的模型学习构建一个估计——pmodel(x)——尽可能类似于不可观察的概率密度函数——pdata(x)。需要说明的是,生成模型应该能够从分布中生成新样本,而不仅仅是复制和粘贴现有样本。一旦我们成功地训练了我们的模型,它就可以用于各种各样的应用,从各种形式的重建,如图像填充、着色和超分辨率到生成艺术品。
在以上代码中,我们首先import各种模型对应的module,然后load模型,并用ImageNet的参数初始化模型的参数。
我们基于CNN实现Cifar10 数据集分类把这段相同的代码在不同主流深度学习进行测试,得到训练速度的对比数据。
本文主要讲述TF2.0的模型文件的存储和载入的多种方法。主要分成两类型:模型结构和参数一起载入,模型的结构载入。
与我们上篇博文[Keras深度学习浅尝]实战一结构相同,修改的地方有,定义网络与模型训练两部分,可以对比着来看。通过使用CNN结构,预测准确率略有提升,可以通过修改超参数以获得更优结果。 代码部分
要学习目标检测算法吗?任何一个ML学习者都希望能够给图像中的目标物体圈个漂亮的框框,在这篇文章中我们将学习目标检测中的一个基本概念:边框回归/Bounding Box Regression。边框回归并不复杂,但是即使像YOLO这样顶尖的目标检测器也使用了这一技术!
注:本文选自中国水利水电出版社出版的《深度学习实战:基于TensorFlow2.X的计算机视觉开发应用 》一书,略有改动。经出版社授权刊登于此。
卷积神经网络(CNN)起源于人们对大脑视神经的研究,自从1980年代,CNN就被用于图像识别了。最近几年,得益于算力提高、训练数据大增,以及第11章中介绍过的训练深度网络的技巧,CNN在一些非常复杂的视觉任务上取得了超出人类表现的进步。CNN支撑了图片搜索、无人驾驶汽车、自动视频分类,等等。另外,CNN也不再限于视觉,比如:语音识别和自然语言处理,但这一章只介绍视觉应用。
之前讲过了如何用tensorflow构建数据集,然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型。
众所周知,深度学习是因为 2010 年代英伟达 GPU 算力提升而快速发展起来的,不过如今市面上还有多种品牌的显卡,它们同样拥有不错的性能,后者能不能成为 AI 模型算力的基础呢?
fashion_mnist 和 mnist 一样,都是深度学习入门用的简单数据集,两者的图片尺寸一样,都是28x28。fashion_mnist的训练集有6万张图片,测试集有1万张图片,全是衣服、鞋、包包之类的图片,共10个类别:
tf.test.is_gpu_available() # 判断gpu可用与否 ``` 2. 从镜像配置 ```shell # 云端的系统镜像直接有开发环境 # 升级tensorflow 版本 pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 ```
前两篇文章我们已经介绍了自回归模型PixelCNNs,以及如何处理多维输入数据,本篇文章我们将关注 PixelCNNs 的最大限制之一(即盲点)以及如何改进以修复它。
来源: DeepHub IMBA本文约4500字,建议阅读10分钟本篇文章我们将关注 PixelCNNs 的最大限制之一(即盲点)以及如何改进以修复它。 在这篇文章中我们将介绍盲点的概念,讨论 PixelCNN 是如何受到影响的,并实现一种解决方案——Gated PixelCNN。 盲点 PixelCNN 学习图像中所有像素的条件分布并使用此信息进行预测。PixelCNN 将学习像素从左到右和从上到下的分布,通常使用掩码来确保“未来”像素(即正在预测的像素右侧或下方的像素)不能用于给定像素的预测。如下图A所
深度学习模型在图像识别领域的应用越来越广泛。通过对图像数据进行学习和训练,这些模型可以自动识别和分类图像,帮助我们解决各种实际问题。其中,CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集,包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统,并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。文章中会详细解释代码的每一步,并展示模型在测试集上的准确率。此外,还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。通过阅读本文,您将了解深度学习模型在图像识别中的应用原理和实践方法,为您在相关领域的研究和应用提供有价值的参考。
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型,将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式,并在 Android 上运行该模型。我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类,并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验,我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。
为了避免过拟合问题,一个非常常用的方法是正则化(regularization),正则化的思想就是在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标。
0 T-shirt/top(体恤) 1 Trouser(裤子) 2 Pullover(套头衫) 3 Dress(连衣裙) 4 Coat(外套) 5 Sandal(凉鞋) 6 Shirt(衬衫) 7 Sneaker(运动鞋) 8 Bag(袋子) 9 Ankle boot(短靴)
Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型,适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是:Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto Cipolla。本文中使用的代码并不是作者的正式实现,而是我对论文中描述的模型的重构的尝试。
首先声明,这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值,而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络,且分支结构相同时,如何使用keras使分支的权重共享。
让我们来看看一些强大的卷积神经网络,这些网络实现的深度学习为今天的计算机视觉的成就奠定了基础。
该层创建了一个卷积内核。如果将该图层用作模型中的第一个图层时,需要提供关键参数input_shape(整数元组),如input_shape=(128,128,3)对应于128×128 的RGB图片。
我们对Keras应该已经有了一个直观、宏观的认识了。现在,我们来系统的学习一下Keras的一些关于网络层的API,本文的主要内容是围绕卷积展开的,包含以下的内容:
目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9769301.html
从这个例子开始,相当比例的代码都来自于官方新版文档的示例。开始的几个还好,但随后的程序都将需要大量的算力支持。Google Colab是一个非常棒的云端实验室,提供含有TPU/GPU支持的Python执行环境(需要在Edit→Notebook Settings设置中打开)。速度比不上配置优良的本地电脑,但至少超过平均的开发环境。 所以如果你的电脑运行速度不理想,建议你尝试去官方文档中,使用相应代码的对应链接进入Colab执行试一试。 Colab还允许新建Python笔记,来尝试自己的实验代码。当然这一切的前提,是需要你科学上网。
本文主要带领读者了解生成对抗神经网络(GAN),并使用提供的face数据集训练网络
activation: 通常为’relu’,如果不指定任何值,则不应用任何激活函数,通常应该向网络中每个卷积层添加一个Relu激活函数
上一章通过简单模型(一堆Conv2D和MaxPooling2D层)和一个简单的用例(二进制图像分类)为您介绍了计算机视觉的深度学习。但是,计算机视觉不仅仅是图像分类!本章将深入探讨更多不同应用和高级最佳实践。
使用Tensorflow 构建卷积神经网络,训练手势识别模型,使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下:
本文实例为大家分享了Tensorflow之MNIST CNN实现并保存、加载模型的具体代码,供大家参考,具体内容如下
南巴黎电信学院(Télécom SudParis)的在读博士生Nathan Hubens在训练CNN时遇到点难题。
该层创建了一个卷积核,该卷积核以 单个空间(或时间)维上的层输入进行卷积, 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True, 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。 最后,如果 activation 不是 None,它也会应用于输出。
在深度学习中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是一种广泛应用的模型。然而,在使用CNN时,我们有时会遇到一个名为"UserWarning: Update your Conv2D"的告警信息。本文将详细讲解这个Warnning信息的含义以及如何解决这个问题。
图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片,我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片,或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影,只能选择使用深度学习技术对图像进行去模糊处理!
毕设临近截止,故写一篇心得以供新手学习,理论在知乎上有很多介绍的不错的文章,这里强烈推荐微信公众号:AI蜗牛车,这位东南老哥写了时空预测系列文章,能够帮助了解时空领域模型的演变,同时也向他请教了一些训练技巧。 我的本科毕设大概是这样的:先计算某个区域的风险,计算得到一段时间的风险矩阵,这里用的是自己的模型去计算的,数据如何生成,本文不做赘述,主要讲解如果通过每个时刻下的矩阵数据去预测未来的矩阵。
来源:DeepHub IMBA本文约2600字,建议阅读9分钟本文教你如何应用深度学习处理模糊图像。 图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片,我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片,或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影,只能选择使用深度学习技术对图像进行去模糊处理! 在开始这个项目之前,本文假定读者应该了解深度学习的基本概念,例如神经网络、CNN。还要稍微熟悉一下 Keras、Tensorflow 和 OpenCV
之前我是在CPU上跑Tensorflow,计算速度着实让人捉急。最近更新了显卡驱动,安装了CUDA和 GPU版的TensorFlow,同样的神经网络结构,学习速度有了百倍提升。
您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层,以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。
选自Sicara Blog 作者:Raphaël Meudec 机器之心编译 参与:陈韵竹、李泽南 2014 年,Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络(GAN),今天,GAN 已经成为深度学习最热门的方向之一。本文将重点介绍如何利用 Keras 将 GAN 应用于图像去模糊(image deblurring)任务当中。 Keras 代码地址:https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan 此外,请查阅 DeblurGAN 的原始论文(https://arx
AiTechYun 编辑:yuxiangyu 本文主要讨论使用生成式对抗网络实现图像去模糊。 代码:https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan 生成对抗网
CNN常用于图像识别,在深度学习中我们不可能直接将图片输入进去,向量是机器学习的通行证,我们将图片转换为像素矩阵再送进去,对于黑白的图片,每一个点只有一个像素值,若为彩色的,每一个点会有三个像素值(RGB)
【导读】生成对抗网络(GAN)是Ian Goodfellow在2014年在其论文Generative Adversarial Nets中提出来的,可以说是当前最炙手可热的技术了。本文基于Keras框架构建GAN网络,解决图像锐化问题。首先介绍了GAN的基本网络架构,然后从数据、模型、训练等几个方面介绍GAN在图像锐化的应用。本文是一篇很好的GAN学习实例,并且给出了许多不错的GAN学习链接,对GAN感兴趣的读者不容错过! 作者 | Raphaël Meudec 编译 | 专知 参与 | Li Yongxi,
上一节把握了一下Mask RCNN项目的整体逻辑,这一节主要从TensorFlow和Keras的交互以及Mask RCNN的网络结构入手来分析一下。
先来一张图,便于理解网络结构,推荐的dense_block一般是3。两个dense_block之间的就是过渡层。每个dense_block内部都使用密集连接。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云