文章信息 本文地址：http://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 本文作者：Francois Chollet 概述 在本文中，我们将提供一些面向小数据集（几 ...
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2017-07-28 09:43:58
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深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)近年来在图像领域取得了惊人的成绩，CNN直接利用图像像素信息作为输入，最大程度上保留了输入图像的所有信息，通过卷积操作进行特征的提取和高层抽象，模型输出直接是图像识别的结果。这种基于”输入-输出”直接端到端 ...
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2017-07-26 15:37:31
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利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1 读取图片文件 这里文件名作为标签，即类别（其数据类型要确定，后面要转为tensor类型数据）。 然后将image和label转为list格式数据，因为后边用到的的一些tensorflow函数接收的是list格式数据。 2 产生用于训练的批次 首先使用 ...
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2017-07-24 13:19:39
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最近在做一个图像分类的比赛，作为初次接触深度学习的菜鸟，上手了keras。说实话，除了keras教程，中文博客的技术支持太差了。正在头大的学习中...废话不多说，记录一下学习中的一些小细节。在generator.flow_from_directory('data/train'...)需要输入训练图片 ...
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2017-07-09 18:21:01
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前言，好久不见，大家有没有想我啊。哈哈。今天我们来随便说说卷积神经网络。 1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用，卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外，卷积神经网络的权值 ...
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2017-06-16 21:14:13
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恢复内容开始 图像分类是计算机视觉中的一项核心任务，那么什么是图像分类？ 例如，给你一个标签集，其中包括（猫、狗、鸟、卡车、飞机...等） 然后给你一张图片，那么这张图片属于哪个类别呢？这就是一个分类问题 跟人有区别的是计算机“看到”的图是一堆数字组成的矩阵，彩色图通常为RGB三通道组成的，灰度则为 ...
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2017-06-16 11:32:04
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谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型，这个模型我们可以直接用来进来图像分类。 下载地址：https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception_dec_2015.zip ...
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2017-06-05 10:19:43
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tensorflow升级到1.0之后，增加了一些高级模块： 如tf.layers, tf.metrics, 和tf.losses，使得代码稍微有些简化。 任务：花卉分类 版本：tensorflow 1.0 数据：http://download.tensorflow.org/example_image ...
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2017-06-02 00:56:37
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AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类。层自左向右、自上向下读取，关联层分为一组，高度、宽度减小，深度增加。深度增加减少网络计算量。 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanfor ...
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2017-05-30 22:05:50
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在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet，这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。 在DL开源实现caffe的model样例中，它也给出了a ...
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2017-05-29 15:15:18
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