cifar-10图片分类第22页

从飞桨paddle课程学习Python的yield函数语法

在“百度架构师手把手带你零基础实践深度学习”课程中，第一周课程的实践作业中，要求写一个cifar-10数据集的数据读取器。

yrp_1995·2020-08-29 23:00

针对cifar-10训练数据集的数据增强操作（附代码）

在深度学习中，扩充数据集也叫数据增强（DataAugmentation）数据增强主要有两种方法离线扩充：从根本上对数据集进行扩充，与训练模型代码分开操作在线增强：在小批量数据集进入训练模型之前，进行图像变换操作，与训练模型代码同时操作离线扩充的完整代码importtensorflowastffromkerasimportdatasetsfromkeras.preprocessingimportim

G果·2020-08-29 15:50

TensorFlow学习笔记（五）——损失函数

手写体数字识别问题可以被看成将一张包含了数字的图片分类到0〜9这10个数字中。通过神经网络

行歌er·2020-08-26 23:01

罗斯基白话：TensorFlow+实战系列（三）常用损失函数与参数优化

分类指的是将未知数据归类到你希望的类别中去，如经典的mnist识别手写数字，就是将图片分类到0~9中。回归问题一般是拟合一个具体的数据，如预测房价与房屋面积、单价的关系。

罗斯基·2020-08-26 23:47

吴恩达深度学习笔记04——卷积神经网络1

一般的计算机视觉问题包括以下几类：图片分类（ImageClassification）；目标检测（Objectdetection）；神经风格转换（NeuralStyleTransfer）。应用计算机视

阿尔基亚·2020-08-26 23:59

求大佬帮帮忙看看这个问题：‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0xd5的问题

在学习神经网络的时候，用cifar-10做测试。

柠檬巧克力、·2020-08-26 23:27

Tensorflow训练MobileNet V1 retrain图片分类

1.数据准备（1）建立TrainData文件夹（2）在该文件夹内将你将要训练分类的属性按照类别建立对应的文件夹（3）将各个类别图片放入对应文件夹（4）在当前目录下建立labels.txt和label_map.txt两个文件。label_map.txt内容为：labels.txt内容为：2.预训练模型准备下载好相应的ImageNet预训练模型，并放入当前目录下的./tmp/imagenet/文件夹3

不爱学习的笨蛋·2020-08-26 14:44

Keras中如何使用预训练的模型进行特征提取或微调--以图片分类为例

sunshineboa·2020-08-26 14:50

如何理解论文中常见的Top-1错误率和Top-5错误率？

首先是TOP-5正确率，举个例子，比如你训练好了一个网络，你要用这个网络去进行图片分类任务，那我假设要分类的数目有50类，那么当我进行测试时，我输入一张图片，网络会依次输出这50个类别的概率，当所有图片测试完成后

君子当自强不息·2020-08-26 13:39

【深度学习】针对CIFAR-10模型所写的进行图片size,图片名,后缀图片格式写的预处理程序

/********************************************************************************************************************文件功能:*1--针对CIFRA-10模型,进行的图片处理程序,将图片处理成32*32的大小*2--用于更改图片的图片名,后缀图片格式,图片的大小*win10+vs2

马卫飞·2020-08-25 11:35

【转载】Keras-5 基于 ImageDataGenerator 的 Data Augmentation实现

/article/details/78635674ImageDataAugmentationInKeras讨论的内容包括DataAugmentationImageDataGenerator的使用方法在cifar

dopami·2020-08-25 05:28

深度残差收缩网络：（六）代码实现

本文采用TensorFlow1.0和TFLearn0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集，包含10个类别的图像。

心似离弦箭·2020-08-25 03:45

读彭小六文章有感

学到了快速分解一篇文章的要领，以及如何把可以用到的资料包括图片分类保存。今天早上五点钟起床试了这个方法非常好用，顿时又有了前进的动力。

米小慧·2020-08-25 01:37

DARTS: Differentiable Architecture Search

2:通过对图像分类和语言建模任务的广泛实验，我们发现基于梯度的体系结构搜索在cifar-10上取得了很好的竞争结果。3:我们实现了显著的架构搜索效率(4个GPU：c

_天明_·2020-08-25 01:24

python爬虫抓取多关键词搜索的百度图片

和同学想做一个图片分类的小项目，需要在百度图片上抓取一百多个关键词对应的图片各500张，代码如下，参考网址如代码中所示，在原代码中加入了从txt文件中逐行读取关键词和将图片按类别保存在不同文件夹下的功能

vivian_ll·2020-08-25 00:49

使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别

通过阿里云机器学习PAI基于经典的CIFAR-10数据集实现图片识别。学员可以通过本实验，对深度学习Tensorflow框架有一个简单、直观的了解。

weixin_34259232·2020-08-24 17:14

Keras入门（五）搭建ResNet对CIFAR-10进行图像分类

本文将会介绍如何利用Keras来搭建著名的ResNet神经网络模型，在CIFAR-10数据集进行图像分类。

jclian91·2020-08-24 16:34

keras搭建cifar-10图像识别模型与MNIST手写识别模型总结

文章目录一、keras介绍二、一般分析思路一、keras介绍相关代码在github上，python3代码链接keras用起来简单。搭建模型方便，Keras其实就是TensorFlow的接口（Keras作为前端，TensorFlow或theano作为后端），它也很灵活，且比较容易学。可以把keras看作为tensorflow封装后的一个API。二、一般分析思路导入MNIST数据集使用序贯模型，导入D

田田天天甜甜·2020-08-24 15:55

深度学习（四）Keras利用CNN实现图片识别（Mnist、Cifar10）

视觉集视觉数据库是用来提供给图片识别领域用素材，目前各个教材常用的主要有手写数字识别库、10中小图片分类库，详细介绍如下：MnistMNIST（MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase

李龙生·2020-08-24 12:38

吴恩达《卷积神经网络》第一周笔记

第一周卷积神经网络1.计算视觉(Computervision)Deeplearning在计算视觉的研究可以启发很多领域，包括语音识别等计算视觉任务：图片分类(Imageclassification)目标检测

So_weak_yx·2020-08-24 05:54

21个项目玩转深度学习第二章 CIFAR10

首先介绍第一个文件infar10_input.py，用途：在tensorflow中读取人CIFAR-10训练图片。

认真的小白·2020-08-24 04:10

超详细caffe安装与mnist、cifar-10训练测试教程

Windows下caffe安装详解(cpu+matcaffe+pycaffe)运行环境VS20131、caffe下载：https://github.com/happynear/caffe-windows或https://github.com/Microsoft/caffe2、caffe下载后解压到指定文件夹，进入caffe的windows目录（比如，D:\caffe-master\windows）

鄠邑原野·2020-08-24 03:47

keras实战项目——CIFAR-10 图像分类

我们可以简单的将深度神经网络的模块，分成以下的三个部分，即深度神经网络上游的基于生成器的输入模块，深度神经网络本身，以及深度神经网络下游基于批量梯度下降算法的凸优化模块：批量输入模块各种深度学习零件搭建的深度神经网络凸优化模块其中，搭建深度神经网络的零件又可以分成以下类别：各种深度学习零件搭建的深度神经网络需要强调一下，这些层与之前一样，都同时包括了正向传播、反向传播两条通路。我们这里只介绍比较好

weixin_34077371·2020-08-24 03:19

TensorFlow可视化cifar-10卷积后的特征

本文大概步骤：准备数据→搭建网络→训练测试（并添加tensorboard的IMAGES）目录准备数据下载数据集反序列化数据调整数据定义训练、测试的样本和标签网络搭建及训练测试网络结构：输入层：32*32*3→32个5*5的三通道卷积核→卷积层1:32*32*32→3*3步幅为2的池化→池化层1:16*16*32→64个5*5的64通道卷积核→卷积层2:16*16*64→3*3步幅为2的池化→池化层

saw009·2020-08-24 02:06

机器学习常用性能度量中的Accuracy、Precision、Recall、ROC、F score等都是些什么东西？...

我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。Positive正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片就被预测成了正样本。Negative负样本。

程序员一一涤生·2020-08-23 23:31

Mixup:Beyond Empirical Risk Minimization

我们在ImageNet-2012，CIFAR-10，CIFAR-100，Googlecommads与UC

abrams90·2020-08-23 23:21

[Pytorch练手]使用CNN图像分类

[Pytorch练手]使用CNN图像分类需求在4*4的图片中，比较外围黑色像素点和内圈黑色像素点个数的大小将图片分类如上图图片外围黑色像素点5个大于内圈黑色像素点1个分为0类反之1类想法通过numpy、

NULL·2020-08-23 11:57

Scrapy爬虫实战项目【003】 - 抓取360图解电影

ch=video分析/知识点：爬取难度：a.入门级，电影索引页/详情页都是返回json数据结果；b.图片分类保存：需要对内置ImagesPipeline进行继承后改写几个方法；实际步骤：创建Scrapy

akiraakito0514·2020-08-23 03:20

使用专用硬件加速深度卷积神经网络

240715翻译：卜居转载请注明出处：http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47711755【摘要】最近在多层卷积神经网络的突破导致了识别任务（如大量图片分类和自动语音识别

weixin_34417635·2020-08-22 20:34

【机器学习实战】3_Classification代码《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn&TensorFlow》

手写数字图片分类#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueDec2513:43:392018@author:Administrator"""#fromsklearn.datasetsimportfetch_mldataimportnumpyasnpimportscipy.ioasioimportosimportmatplotlibimportmatplotlib.pypl

wifi连不上·2020-08-22 14:50

DIGITS创建并导入自己的图片分类数据集（其他数据集类似）

DIGITS创建并导入自己的图片分类数据集（其他数据集类似）使用DIGITS进行深度学习的研究会方便很多，其中一点就是进行数据集的处理方面。

weixin_43640369·2020-08-22 14:23

Cancer Metastasis DetectionWith Neural Conditional Random Field(NCRF)翻译

由于WSI图像惊人的尺寸，大多数方法都是将一张图片切分成许多小图片并独立的对每个小图片分类（这点和巨型遥感图片类似）。然而，邻近的图片通常共享空间相关性，忽略这些图片的相关性可能会导致错误的预测。

qq_22239093·2020-08-22 13:02

pytorch自然语言处理基础模型之三：TextCNN

1、模型原理TextCNN简介是CNN的一种变形，CNN(2011)主要运用于图片分类，YoonKim在论文《ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification

Flutter Yang·2020-08-22 11:58

数据集的创建（digits）

数据集的构建（digits）数据集的选择Digits提供多种数据集的创建，包括图片分类、目标检测、图像分割和其他类的数据集。

sholy123·2020-08-22 11:48

python爬虫爬取360图片(非结构化数据)

爬虫思路：先拼接json数据包的url，再从中提取图片链接域名：image.so.com抓包360图片是动态加载的数据点击图片分类中的清新美女-->ctrl+shift+i-->Network-->xhr

俞泰鑫·2020-08-22 01:58

【DenseNet】《Densely Connected Convolutional Networks》

CVPR-2017bestpaperaward在CIFAR-10上的小实验可以参考博客【Keras-DenseNet】CIFAR-10文章目录1Motivation2Advantages3Architecture3.1Denseconnectivity3.2Compositefunction3.3Poolinglayers3.4Growthrate3.5Bottlenecklayers

bryant_meng·2020-08-22 01:28

K近邻算法不适用与图像分类

以此来说明KNN不适合图片分类。个人认为不恰当。应该解释为偏移之后同test的距离为50（假设）。这样在KNN中被准确判断为同一个类别的概率就非常低了。事实上偏移之后的图片仍然是原来的类别。

今夕今年·2020-08-22 01:11

【百度Paddle】实践作业1——cifar数据集读取

查询API文档，写一个cifar-10数据集的数据读取器，并执行乱序，分批次读取，打印第一个batch数据的shape、类型信息。【作业内容】✓代码跑通请大家根据课上所学内容，补全代码，保证程序跑通。

long Rookie·2020-08-22 00:45

Python OpenCV 显示图片，图片分类

1defdivide_image(path,g_path1,g_path0):2img_lst=os.listdir(path)3foriinimg_lst:4print('类别1,类别0')5img=cv2.imread(os.path.join(path,i))6"""7cv2.namedWindow参数（‘窗口标题’，默认参数）8cv2.WINDOW_NORMAL（或0）:窗口大小可以改变9

L99887766·2020-08-22 00:37

[学习opencv]bow 算法实现图片分类bag of word

BOW其实就是bagofword的缩写，在OpenCV中关于此框架的有3个类。第一个是一个基类，算是BOW训练的类型，classBOWTrainer{public:BOWTrainer(){}virtual~BOWTrainer(){}voidadd(constMat&descriptors);constvector&getDescriptors()const;intdescriptorsCoun

苏源流·2020-08-22 00:03

KNN图像分类（基于python3.6）

KNN图像分类（基于python3.6）1.数据来源CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集。

Brezee_xy·2020-08-22 00:18

KNN 图像分类python实现

数据集使用的是CIFAR-10，下载链接http://www.cs.toronto.edu/~k

xq920831·2020-08-22 00:30

稀疏表示（Sparse representation）原理理解

我们现在考虑图片分类问题，如下：现在给定一个任务，在字典中找出10张图片，用这10张图片的一个线性组合去尽可能的表示测试样本，如果是你的话，你会怎么选，你会选10张桌子图片去表示一张狗的图片吗？

qq_32790593·2020-08-22 00:09

论文阅读——Deep Residual Learning for Image Recognition

Introduction2、RelatedWork3、DeepResidualLearning3.1、残差学习3.2、快捷恒等映射3.3、网络结构3.4、实现4、Experiments4.1、ImageNet分类4.2、CIFAR

雨•人·2020-08-22 00:06

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 3 最优化与随机梯度下降

为了求解lossfunction我们首先将lossfunction可视化Visualizingthelossfunction一般来说在图像处理的时候我们结果的数据都是多维的，前面CIFAR-10的图片有

bea_tree·2020-08-21 18:21

“华为云杯”2020深圳开放数据应用创新大赛·生活垃圾图片分类（目标检测）

数据集地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1lh1D1wvXUV3rjJOUpWsBlA提取码:znk3代码和思路分享来自Github：https://github.com/selous123/yolov3-pytorch-custom调ultralytics/yolov3这个炉子，目前b榜在0.74左右，一阶段准确率很高的网络了。前排大佬可能大部分都是基于MMdet的二阶

Hinton-wu·2020-08-21 15:43

Meta-learning（元学习）

但是metalearning是希望机器在学习了一些图片分类

hxxjxw·2020-08-21 03:34

大话深度学习：B站Up主麦叔教你零代码实现图像分类神经网络

应对这两个问题，我录制了新的视频，来实现一套基于CNN的图片分类的神经网络！华为云视频：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102831在视频中，我们

华为云开发者社区·2020-08-21 03:45

MindSpore！这款刚刚开源的深度学习框架我爱了！

【摘要】本文主要通过两个实际应用案例：一是基于本地JupyterNotebook的MNIST手写数据识别；二是基于华为云服务器的CIFAR-10图像分类，对开源框架MindSpore进行介绍。

华为云开发者社区·2020-08-21 03:56

tensorflow分类图片预处理

在处理深度学习图片分类问题时，训练素材的数量是一个很大的问题，除了疯狂的采集图片，通过对图片预处理的方式，可以提高图片数量，降低训练干扰因素，提高识别确认度。

huiwolf2008·2020-08-21 00:03

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