Paddle 图像识别实战

Paddle 图像识别实战

本次项目以手势识别为例，希望大家多多交流，fork，互相学习，相互进步

数据集

用手势分别表示0-9，本别用10个文件夹表示

每种手势都有200+张图片，分别对应存储在这十个文件夹中

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背景

神经网络是模拟人类的神经元所建立的一门学科，而我们如何建立模仿人类大脑的模型呢？神经网络又是如何模仿人类的视觉系统进行图像识别呢？

图像识别的目的

而我们本次实验的目的：

通过这2000+数据进行训练，最后得出模型，可以具有识别手势的能力

系列目录

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第一部分：生成图像列表

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第二部分：读取数据reader详解

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第三部分：DNN网络详解

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第四部分：动态图介绍&模型训练

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第五部分：模型校验&预测

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总结

本次实验只是带大家大概了解图像识别的过程是什么样子。

所谓大概是因为有诸多环节被省略了，如训练的图片属于“完美”类型的图片。不仅大小完美无缺、不用图片增强，而且位置刚刚好，没有多余的信息。但实际中完全不是这样的。

在以后的岁月中，我也会定期更新作品，带大家了解各种实战的大概步骤，比赛的基本流程，算法的基本思想。

息。但实际中完全不是这样的。

在以后的岁月中，我也会定期更新作品，带大家了解各种实战的大概步骤，比赛的基本流程，算法的基本思想。

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