DCGAN增强图片数据集 1.Dependencies Python 3.6+ PyTorch 0.4.0 numpy 1.14.1, matplotlib 2.2.2, scipy 1.1.0 imageio 2.3.0 tqdm 4.24.0 2.DCGAN 步骤: 将图片数集放在/Anime_GAN/DCGAN/faces 进行如下的命令: $ cd Anime_GAN/DCGAN/ $ python main.py --help # 查看默认参数信息,根据需求可进行修改 执行完上述命令会…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

在训练神经网络之前,我们必须有数据,作为资深伸手党,必须知道以下几个数据提供源: 一.CIFAR-10 CIFAR-10图片样本截图 CIFAR-10是多伦多大学提供的图片数据库,图片分辨率压缩至32x32,一共有10种图片分类,均进行了标注.适合监督式学习.CIFAR-10数据下载页面 二.ImageNet imagenet首页 ImageNet首页 三.ImageFolder imagefolder首页 ImageFolder首页 四.LSUN Classification LSUN Cla…

该函数的功能:遍历指定文件夹下的所有[路径][文件夹][文件名] ''' os.walk(top[, topdown=True[, onerror=None[, followlinks=False]]]) 参数: top -- 是你所要遍历的目录的地址, 返回的是一个三元组(root,dirs,files). root 所指的是当前正在遍历的这个文件夹的本身的地址 dirs 是一个 list ,内容是该文件夹中所有的目录的名字(不包括子目录) files 同样是 list , 内容是该文件夹中所…

AlexNet详细解读 目前在自学计算机视觉与深度学习方向的论文,今天给大家带来的是很经典的一篇文章 :<ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks>.纯粹是自学之后,自己的一点知识总结,如果有什么不对的地方欢迎大家指正.AlexNet的篇文章当中,我们可以主要从五个大方面去讲:ReLU,LPN,Overlapping Pooling,总体架构,减少过度拟合.重点介绍总体结构和减少过度拟合. 1. ReLU N…

############################################################################################# ############################图片预处理以及图片裁剪########################################### #########################################################################…

之前在DCGAN文章简单解读里说明了DCGAN的原理.本次来实现一个DCGAN,并在数据集上实际测试它的效果.本次的代码来自github开源代码DCGAN-tensorflow,感谢carpedm20的贡献! 1. 代码结构 代码结构如下图1所示: 图1 代码结构 我们主要关注的文件为download.py,main.py,model.py,ops.py以及utils.py.其实看文件名字就大概可以猜出各个文件的作用了. download.py主要下载数据集到本地,这里我们需要下载三个数据集:M…

Ian J. Goodfellow 论文:https://arxiv.org/abs/1406.2661 两个网络:G(Generator),生成网络,接收随机噪声Z,通过噪声生成样本,G(z).D(Dicriminator),判别网络,判别样本是否真实,输入样本x,输出D(x)代表x真实概率,如果1,100%真实样本,如果0,代表不可能是真实样本. 训练过程,生成网络G尽量生成真实样本欺骗判别网络D,判别网络D尽量把G生成样本和真实样本分别开.理想状态下,G生成样本G(z),使D难以判断真假,…

GAN 由Goodfellow等人于2014年引入的生成对抗网络(GAN)是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案.它们通过强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法区分,从而能够生成相当逼真的合成图像. 理解GAN的直观方式是想象一个伪造者试图创造一幅伪造的毕加索作品.起初,伪造者的任务非常糟糕.他将他的一些假货与真正的毕加索混合在一起,并将它们全部展示给艺术品经销商.艺术品经销商对每幅画进行真实性评估,并给出关于毕加索看起来像毕加索的原因的伪造反馈.伪造者回到他的工作室准备一些新的假货.随…

在C#下使用TensorFlow.NET训练自己的数据集 今天,我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型,该模型主要实现 图像的分类 ,可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用,并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理.TensorFlow.NET是基于 .NET Standard 框架的完整实现的TensorFlow,可以支持 .NET Framework 或 .NET CORE , TensorFlow.NET…

目录 使用前准备 数据集 定义参数 构建网络 构建G网络 构建D网络 构建GAN网络 关于GAN的小trick 训练 总结 参考 这一篇博客以代码为主,主要是来介绍如果使用keras构建一个DCGAN,然后基于DCGAN,做一个自动生成动漫头像.训练过程如下(50轮的训练过程)" 关于DCGAN或者GAN的相关知识,可以参考GAN网络入门教程.建议先了解相关知识,再来看这一篇博客. 项目地址:GitHub 使用前准备 首先的首先,我们肯定是需要数据集的,这里使用的数据集来自kaggle--Ani…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

scikit-learn 的 datasets 模块包含测试数据相关函数,主要包括三类: datasets.load_*():获取小规模数据集.数据包含在 datasets 里 datasets.fetch_*():获取大规模数据集.需要从网络上下载,函数的第一个参数是 data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/.要修改默认目录,可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA.数据集目录可以通过datasets.get_data_home()获…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

python图片文本识别使用的工具是PIL和pytesser.因为他们使用到很多的python库文件,为了避免一个个工具的安装,建议使用pythonxy,这个工具的介绍可参考baidu. pytesser是谷歌OCR开源项目的一个模块,在Python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本.pytesser调用了 tesseract.当在Python中调用pytesser模块时,pytesser又用tesseract识别图片中的文字.pytesser的使用 步骤如下: 首先,安装Python2…

ps:转的.当时主要是看到一个问题是L1 L2之间有何区别,当时对l1与l2的概念有些忘了,就百度了一下.看完这篇文章,看到那个对W减小,网络结构变得不那么复杂的解释之后,满脑子的6666-------->把网络权重W看做为对上一层神经元的一个WX+B的线性函数模拟一个曲线就好.知乎大神真的多. 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习/深…

注:数据是机器学习模型的原材料,当下机器学习的热潮离不开大数据的支撑.在机器学习领域,有大量的公开数据集可以使用,从几百个样本到几十万个样本的数据集都有.有些数据集被用来教学,有些被当做机器学习模型性能测试的标准(例如ImageNet图片数据集以及相关的图像分类比赛).这些高质量的公开数据集为我们学习和研究机器学习算法提供了极大的便利,类似于模式生物对于生物学实验的价值. Iris数据集概况 Iris Data Set(鸢尾属植物数据集)是我现在接触到的历史最悠久的数据集,它首次出现在著名的英国…

Windows 10 编译 Pycocotools 踩坑记 COCO数据库简介 微软发布的COCO数据库, 除了图片以外还提供物体检测, 分割(segmentation)和对图像的语义文本描述信息. COCO数据库的网址是: MS COCO API - http://mscoco.org/ Github网址 - https://github.com/pdollar/coco 关于API更多的细节在网站: http://mscoco.org/dataset/#download 数据库提供 Matl…

这是一个简单易用的图片数据集生成小工具,基于OpenCV和UWP Ink API,它可以根据指定的手写轨迹生成一系列各个角度的图片.每张图片的尺寸和总体数量都是可以指定的,均存放在统一的生成目录中.https://github.com/ChangweiZhang/InkImageDataSetGenerator/ 去年准备微软技术大会演示时写的UWP小工具,当时是借助Azure Custom Vision服务,训练一个可以识别特定轨迹形状的AI分类模型.最终可以借助Windows Machine…

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…

1.图片数据集收集 共 16种 集装箱船 container ship 散货船 bulker 油船 tanker 游轮 / 客轮 / 邮轮 passenger liner 渔船 fishing boat 滚装船 Ro/Ro ship 引航船 pilot boat LNG船 LNG ship LPG船 LPG ship 公务船 / 执法船  official ship 渡轮  ferry 拖船 tug 帆船 sailing boat 工程船 engineering ship 驳船 / 内河船 /江…

1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt # 从内置训练数据集中加载房价数据 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_…

通过灰度线性映射增强图像对比度 Halcon中如何通过灰度线性映射增强图片对比度呢?不急,我先讲点其他的. 如果你用过Photoshop,那么想必对增强图像的对比度很熟悉.在Photoshop中,我们对下面这张图执行“色阶”调整: 执行“色阶”调整:可以观察到图片的对比度明显增强.(白的更白,黑的更黑了) 它的原理是这样的:将原图中灰度值小于55的点全部强制置为0,将灰度值高于140的点强制置为255,并且将55~140之间的色阶强行拓宽均匀映射到0~255之间,其效果是图像对比度增强了.如下图…

代码:转换用的代码放在这里 之前用Tensorflow提供的object detection API可以很方便的进行fine-tuning实现所需的特定物体检测模型(看这里).那么现在的主要问题就是数据集了,目前公开的数据集已经有很多了,比如综合的有MSCOCO, ImageNet:人脸的有LFW,CASIA,CelebV等:行人检测的有Caltech,KITTI等:姿势检测的VGG,还有其他等等(具体按分类可以参考下这个).总之这个数据集资源的总结有很多,在google或者github上搜下有…

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,…

最近遇到数据样本数目不足的问题,自己写的增强工具生成数目还是不够,终于在网上找到一个数据增强工具包,足够高级,足够傻瓜.想要多少就有多少!再也不怕数据不够了! 简介 Augmentor是一个Python包,旨在帮助机器学习任务的图像数据人工生成和数据增强.它主要是一种数据增强工具,但也将包含基本的图像预处理功能. 特色 Augmentor是用于图像增强的软件包,重点在于提供通常用于生成机器学习问题的图像数据的操作. Augmentor包含许多用于标准图像处理功能的类,例如Rotate 旋转类.C…

/* 矩阵的掩膜操作 0 掩膜mask 在这里进行增强对比度: [ [ 0,-1, 0 ], [-1, 5, -1], [ 0,-1, 0 ] ] 使用mask滑动图片每一个位置,进行卷积运算 这里这个mask会增强图片的对比度 1 获取图像指针 const uchar* current = Mat对象.ptr<uchar>(row) 获取了 当前图像的 第row行像素的数组 p(row, col) = current[col] 获取了第row行第col列的点 2 像素范围处理 确保值在0到2…

CIFIR-10是一套包含60000张,大小为32x32的十分类图片数据集,其中50000张被分为训练数据,10000张被分为测试数据,http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 我们下载的是python版本,我们使用的是彩色图片,因此每个磁盘图片导入到内存时,该数据集存放在形状如下的Numpy数组中. 训练数据(数据个数,数据维度) (50000L,32L,32L,3L) 训练数据标记(数据标记个数) (50000L,) 测试数据(数据个数,数据维度)…

Mask operations 翻译为中文应该是掩模操作,具体操作步骤就是根据一个操作矩阵(又名kernel)处理图片中的每一个像素点,操作矩阵会根据当前像素点的周围像素来调整当前像素值. 1.示例 以一个增强图片对比度的示例来说明Mask operations.增强对比度的公式如下: 公式左右两边都能实现同样的操作,但是右边矩阵形式看起来更加好看些. 2.测试代码 本文分别使用两种方法实现上述公式: 2.1 实现公式左边 void Sharp(const Mat& Src,Mat& Ds…

一次创建下列文件: 1,create_txt.sh (create_filelist.sh) 2,create_lmdb.sh 3,make_mean.sh 4,train.prototxt+val.prototxt=train_val.prototxt; deploy.prototxt(用于python测试中) solver.prototxt 5,train.sh 6,test.sh 具体实现 即: 首先:将所有的文件都放在caffe根目录下的同一文件夹里,方便查看,路径设置也简单. 1.收集…